Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepRetrieval: Powerful Query Generation for Information Retrieval with Reinforcement Learning

論文の概要: DeepRetrieval: Powerful Query Generation for Information Retrieval with Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00223v1
Date: Fri, 28 Feb 2025 22:16:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-05 19:13:01.863281
Title: DeepRetrieval: Powerful Query Generation for Information Retrieval with Reinforcement Learning
Title（参考訳）: DeepRetrieval: 強化学習による情報検索のための強力なクエリ生成
Authors: Pengcheng Jiang,
Abstract要約: DeepRetrievalは、LLMに試行錯誤を通じてクエリ拡張を直接実行するように訓練する、新しい強化学習ベースのアプローチである。予備的な結果は、DeepRetrievalが既存の最先端手法を著しく上回っていることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9065034043031668
License:
Abstract: Information retrieval systems are crucial for enabling effective access to large document collections. Recent approaches have leveraged Large Language Models (LLMs) to enhance retrieval performance through query augmentation, but often rely on expensive supervised learning or distillation techniques that require significant computational resources and hand-labeled data. In this paper, we introduce DeepRetrieval, a novel reinforcement learning-based approach that trains LLMs to perform query augmentation directly through trial and error, without requiring supervised data. By using the retrieval recall as a reward signal, our system learns to generate effective queries that maximize document retrieval performance. Our preliminary results demonstrate that DeepRetrieval significantly outperforms existing state-of-the-art methods, including the recent LEADS system, achieving 60.82\% recall on publication search and 70.84\% recall on trial search tasks while using a smaller model (3B vs. 7B parameters) and requiring no supervision data. These results suggest that our reinforcement learning approach offers a more efficient and effective paradigm for information retrieval, potentially changing the landscape of document retrieval systems. code is available at https://github.com/pat-jj/DeepRetrieval.
Abstract（参考訳）: 大規模な文書コレクションへの効果的なアクセスを可能にするためには,情報検索システムが不可欠である。近年,Large Language Models (LLMs) を利用したクエリ拡張による検索性能の向上が試みられているが,計算資源や手書きデータを必要とする高価な教師付き学習技術や蒸留技術に頼っていることが多い。本稿では,新たな強化学習に基づくアプローチであるDeepRetrievalについて紹介する。検索リコールを報酬信号として使用することにより,文書検索性能を最大化する効率的なクエリを生成することができる。予備的な結果から、DeepRetrievalは、最近のLEADSシステムを含む既存の最先端手法よりも、より小さなモデル(3B vs. 7Bパラメータ)を使用しながら、出版検索における60.82.%のリコール、試行検索タスクにおける70.84.%のリコールを達成し、監督データを必要としないことが示されている。これらの結果から,我々の強化学習アプローチは情報検索においてより効率的かつ効果的なパラダイムを提供し,文書検索システムの状況を変える可能性が示唆された。コードはhttps://github.com/pat-jj/DeepRetrieval.comで入手できる。

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