Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLM-VPRF: Large Language Model Based Vector Pseudo Relevance Feedback

論文の概要: LLM-VPRF: Large Language Model Based Vector Pseudo Relevance Feedback

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01448v1
Date: Wed, 02 Apr 2025 08:02:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-03 19:59:19.26645
Title: LLM-VPRF: Large Language Model Based Vector Pseudo Relevance Feedback
Title（参考訳）: LLM-VPRF:大言語モデルに基づくベクトル擬似関連フィードバック
Authors: Hang Li, Shengyao Zhuang, Bevan Koopman, Guido Zuccon,
Abstract要約: ベクトルPseudo Relevance Feedback (VPRF) はBERTに基づく高密度検索システムの改善に有望な結果を示した。本稿では,大言語モデル(LLM)に基づく高密度検索器におけるVPRFの一般化可能性について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.017301950179295
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Vector Pseudo Relevance Feedback (VPRF) has shown promising results in improving BERT-based dense retrieval systems through iterative refinement of query representations. This paper investigates the generalizability of VPRF to Large Language Model (LLM) based dense retrievers. We introduce LLM-VPRF and evaluate its effectiveness across multiple benchmark datasets, analyzing how different LLMs impact the feedback mechanism. Our results demonstrate that VPRF's benefits successfully extend to LLM architectures, establishing it as a robust technique for enhancing dense retrieval performance regardless of the underlying models. This work bridges the gap between VPRF with traditional BERT-based dense retrievers and modern LLMs, while providing insights into their future directions.
Abstract（参考訳）: ベクトルPseudo Relevance Feedback (VPRF) は、問い合わせ表現の反復的洗練によりBERTに基づく高密度検索システムを改善するという有望な結果を示している。本稿では,大言語モデル(LLM)に基づく高密度検索器におけるVPRFの一般化可能性について検討する。 LLM-VPRFを導入し、複数のベンチマークデータセット間での有効性を評価し、異なるLLMがフィードバックメカニズムに与える影響を分析する。その結果,VPRF の利点は LLM アーキテクチャにまで拡張され,基礎となるモデルによらず高密度検索性能を向上するための堅牢な手法として確立された。この研究は、VPRFと従来のBERTベースの高密度レトリバーと現代のLLMとのギャップを埋め、将来の方向性を洞察する。

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