論文の概要: Foundations of GenIR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02842v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 08:38:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:07:50.716125
• Title: Foundations of GenIR
• Title（参考訳）: GenIRの基礎
• Authors: Qingyao Ai, Jingtao Zhan, Yiqun Liu,
• Abstract要約: この章では、情報アクセスシステムにおける現代の生成AIモデルの基盤的影響について論じている。 従来のAIとは対照的に、生成AIモデルの大規模なトレーニングと優れたデータモデリングにより、高品質で人間らしい応答を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.45971746205563
• License:
• Abstract: The chapter discusses the foundational impact of modern generative AI models on information access (IA) systems. In contrast to traditional AI, the large-scale training and superior data modeling of generative AI models enable them to produce high-quality, human-like responses, which brings brand new opportunities for the development of IA paradigms. In this chapter, we identify and introduce two of them in details, i.e., information generation and information synthesis. Information generation allows AI to create tailored content addressing user needs directly, enhancing user experience with immediate, relevant outputs. Information synthesis leverages the ability of generative AI to integrate and reorganize existing information, providing grounded responses and mitigating issues like model hallucination, which is particularly valuable in scenarios requiring precision and external knowledge. This chapter delves into the foundational aspects of generative models, including architecture, scaling, and training, and discusses their applications in multi-modal scenarios. Additionally, it examines the retrieval-augmented generation paradigm and other methods for corpus modeling and understanding, demonstrating how generative AI can enhance information access systems. It also summarizes potential challenges and fruitful directions for future studies.
• Abstract（参考訳）: この章では、情報アクセス(IA)システムに対する現代の生成AIモデルの基本的影響について論じている。 従来のAIとは対照的に、生成型AIモデルの大規模なトレーニングと優れたデータモデリングにより、高品質で人間的な応答を生成できるため、IAパラダイムの開発に新たな機会がもたらされる。 本章では,2つの情報,すなわち情報生成と情報合成について詳述し紹介する。 情報生成により、AIはユーザーニーズに対処するカスタマイズされたコンテンツを作成することができ、即時、関連するアウトプットでユーザーエクスペリエンスを向上させることができる。 情報合成は、生成AIが既存の情報を統合し、再編成する能力を活用し、基礎的な応答を提供し、モデル幻覚のような問題を緩和する。 この章は、アーキテクチャ、スケーリング、トレーニングを含む生成モデルの基礎的な側面を掘り下げ、マルチモーダルシナリオにおけるそれらの応用について議論する。 さらに、コーパスモデリングや理解のための検索強化生成パラダイムや他の手法について検討し、生成AIが情報アクセスシステムをどのように拡張できるかを実証する。 また、今後の研究における潜在的な課題と実りある方向性をまとめた。

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