論文の概要: Large Language Model Can Be a Foundation for Hidden Rationale-Based Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16615v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 13:19:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:21.818299
• Title: Large Language Model Can Be a Foundation for Hidden Rationale-Based Retrieval
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルが隠れRationaleベースの検索基盤になる
• Authors: Luo Ji, Feixiang Guo, Teng Chen, Qingqing Gu, Xiaoyu Wang, Ningyuan Xi, Yihong Wang, Peng Yu, Yue Zhao, Hongyang Lei, Zhonglin Jiang, Yong Chen,
• Abstract要約: 本稿では,隠れ合理性検索という,より困難なタイプの検索タスクを提案し,検討する。 このような問題に対処するためには、命令調整付き大規模言語モデル(LLM)とクロスエンコーダアーキテクチャが妥当な選択である可能性がある。 我々は、RaHoReによってこの検索フレームワークを命名し、感情支援会話(ESC)におけるゼロショットおよび微調整性能上の優位性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.83513794686623
• License:
• Abstract: Despite the recent advancement in Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, most retrieval methodologies are often developed for factual retrieval, which assumes query and positive documents are semantically similar. In this paper, we instead propose and study a more challenging type of retrieval task, called hidden rationale retrieval, in which query and document are not similar but can be inferred by reasoning chains, logic relationships, or empirical experiences. To address such problems, an instruction-tuned Large language model (LLM) with a cross-encoder architecture could be a reasonable choice. To further strengthen pioneering LLM-based retrievers, we design a special instruction that transforms the retrieval task into a generative task by prompting LLM to answer a binary-choice question. The model can be fine-tuned with direct preference optimization (DPO). The framework is also optimized for computational efficiency with no performance degradation. We name this retrieval framework by RaHoRe and verify its zero-shot and fine-tuned performance superiority on Emotional Support Conversation (ESC), compared with previous retrieval works. Our study suggests the potential to employ LLM as a foundation for a wider scope of retrieval tasks. Our codes, models, and datasets are available on https://github.com/flyfree5/LaHoRe.
• Abstract（参考訳）: 近年のRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの発展にもかかわらず、ほとんどの検索手法は事実検索のために開発され、クエリと肯定的な文書は意味論的に類似していると仮定される。 そこで本研究では,クエリとドキュメントは類似しないが,推論チェーンや論理関係,経験的経験によって推測できる,隠れ合理性検索という,より困難なタイプの検索タスクを提案し,検討する。 このような問題に対処するためには、命令調整付き大規模言語モデル(LLM)とクロスエンコーダアーキテクチャが妥当な選択である可能性がある。 先駆的なLLMベースのレトリバーをさらに強化するために、LLMに二分選択質問に答えるよう促すことで、検索タスクを生成タスクに変換する特別な命令を設計する。 モデルは直接選好最適化(DPO)で微調整できる。 このフレームワークは性能劣化のない計算効率にも最適化されている。 我々は、RaHoReによってこの検索フレームワークを命名し、以前の検索作業と比較して、感情支援会話(ESC)におけるゼロショットおよび微調整性能上の優位性を検証した。 本研究は,LLMを検索タスクの幅広い範囲の基盤として活用する可能性を示唆している。 私たちのコード、モデル、データセットはhttps://github.com/flyfree5/LaHoReで公開されています。

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