insight - 資訊檢索 - # 大型語言模型查詢生成

大型語言模型用於查詢生成的再現性和泛化性研究

Q: 除了布林查詢生成之外，LLM 還可以用於自動化系統評價過程的其他哪些方面？

除了布林查詢生成，LLM 在自動化系統評價過程還有以下應用： 篩選文獻： LLM 可以根據預先定義的納入和排除標準，自動篩選文獻標題和摘要，快速排除不相關的研究，大幅減少人工篩選的工作量。 提取數據： LLM 可以訓練用於從文獻中提取關鍵數據，例如研究設計、樣本量、干預措施和結果等，並將這些數據整理成結構化的格式，方便後續分析。 評估偏倚風險： LLM 可以根據已建立的偏倚風險評估工具，自動評估納入研究的偏倚風險，幫助研究者更客觀地評價證據的質量。 生成文本摘要： LLM 可以為納入研究生成簡潔準確的文本摘要，幫助研究者快速了解研究的內容。 撰寫系統評價報告： LLM 可以根據提取的數據和分析結果，自動生成系統評價報告的部分內容，例如結果描述、表格和圖表等，提高報告撰寫的效率。 總之，LLM 的應用可以貫穿系統評價的整個流程，從文獻檢索到報告撰寫，都有助於提高效率、減少偏倚、提升證據的質量。

Q: 如果研究人員過度依賴 LLM 來生成查詢，而沒有批判性地評估結果，會有哪些潛在的風險？

過度依賴 LLM 生成查詢，而未經批判性評估，會導致以下風險： 遺漏重要文獻： LLM 生成的查詢可能不夠全面，無法涵蓋所有相關文獻，導致遺漏重要研究，影響系統評價的結論。 納入不相關文獻： LLM 生成的查詢可能不夠精確，納入許多不符合納入標準的文獻，增加人工篩選的工作量，甚至影響系統評價的可靠性。 ** perpetuates existing biases:** LLM 的訓練數據可能存在偏見，導致生成的查詢也帶有偏見，進一步影響系統評價的客觀性。 過度依賴技術： 過度依賴 LLM 可能導致研究人員忽視傳統的查詢構建方法和專業知識，不利於系統評價方法的發展。 因此，研究人員應將 LLM 視為輔助工具，在使用 LLM 生成查詢後，必須結合自身專業知識和經驗，對查詢進行批判性評估和調整，確保查詢的完整性和準確性，才能最大程度地發揮 LLM 的優勢，避免潛在風險。

Q: LLM 在資訊檢索領域的進步如何影響我們獲取和評估知識的方式？

LLM 在資訊檢索領域的進步正深刻影響著我們獲取和評估知識的方式： 提高資訊獲取效率： LLM 可以處理海量資訊，快速篩選和提取關鍵資訊，幫助我們更高效地找到所需知識，節省時間和精力。 促進知識發現： LLM 可以分析和理解複雜的資訊，發現隱藏的關聯和模式，幫助我們從不同來源的資訊中獲得新的見解，促進知識發現。 改變知識評估方式： LLM 可以根據預先設定的標準，自動評估資訊的可靠性和可信度，幫助我們更客觀地判斷資訊的價值。 個人化知識服務： LLM 可以根據用户的興趣和需求，提供個性化的知識推薦和資訊過濾，讓知識獲取更加便捷和精準。 然而，LLM 的發展也帶來了一些挑戰： 資訊過載： LLM 可能會返回過多資訊，加劇資訊過載問題，需要開發更有效的資訊過濾和排序方法。 演算法偏見： LLM 的訓練數據可能存在偏見，導致檢索結果不準確或帶有歧視性，需要開發更公正客觀的演算法。 資訊安全： LLM 的應用涉及大量的數據收集和分析，需要重視資訊安全和隱私保護問題。 總之，LLM 的發展為我們獲取和評估知識帶來了新的機遇和挑戰，我們需要積極應對這些挑戰，才能更好地利用 LLM 推動知識的進步和發展。

Conceitos Básicos

大型語言模型 (LLM) 在自動生成系統評價 (SLR) 的布林查詢方面顯示出潛力，但仍存在可複製性、可靠性和對召回率影響等問題，需要進一步研究和改進。

Resumo

書目資訊

Staudinger, M., Kusa, W., Piroi, F., Lipani, A., & Hanbury, A. (2024). A Reproducibility and Generalizability Study of Large Language Models for Query Generation. In Proceedings of the 2024 Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval in the Asia Pacific Region (SIGIR-AP ’24), December 9–12, 2024, Tokyo, Japan. ACM, New York, NY, USA, 11 pages. https://doi.org/10.1145/3673791.3698432

研究目標

本研究旨在探討使用大型語言模型 (LLM) 自動生成系統評價 (SLR) 布林查詢的可複製性和泛化性。

研究方法

研究人員嘗試複製 Wang 等人 (2023) 和 Alaniz 等人 (2024) 的研究，使用 ChatGPT 和其他開源 LLM（如 Mistral 和 Zephyr）生成布林查詢，並在 PubMed 資料庫上執行這些查詢。他們使用 Precision、Recall 和 F1-score 等指標評估查詢效能。

主要發現

使用不同 LLM 和提示生成布林查詢的結果存在很大差異，表明可複製性是一個挑戰。
GPT-3.5 和 GPT-4 模型在 Precision 指標上優於其他模型，但在 Recall 指標上表現較差。
所有測試的 LLM 在生成高召回率查詢方面都難以達到專家水準。

主要結論

雖然 LLM 在自動生成布林查詢方面顯示出潛力，但仍存在一些限制。查詢生成結果的可變性、確保可靠性和對召回率的影響是需要解決的關鍵問題。

研究意義

本研究強調了在將 LLM 應用於資訊檢索任務時，需要嚴謹的驗證和改進。

局限性和未來研究方向

未來研究應側重於開發更強大的提示策略、提高查詢生成結果的一致性，並探索提高召回率的方法。此外，還需要對其他 LLM 和資料集進行更廣泛的評估。

Personalizar Resumo

Reescrever com IA

Gerar Citações

Traduzir Texto Original

Para Outro Idioma

Gerar Mapa Mental

do conteúdo original

Visitar Fonte

arxiv.org

Estatísticas

截至 2024 年 7 月 5 日，Wang 等人 (2023) 的論文在不到一年的時間內已被 Google 學術搜尋引用 152 次，被 Semantic Scholar 引用 111 次。
Shojania 等人 (2007) 報告，23% 的已發表系統評價需要在完成後兩年內更新。
根據 Wang 等人 (2023) 的說法，他們使用 ChatGPT 進行實驗，很可能是 GPT-3.5 模型。
Alaniz 等人 (2024) 表示他們在實驗中使用了 ChatGPT-4。

Citações

“The inherent LLM output variability poses a challenge to the reproducibility of systematic reviews, necessitating rigorous validation of LLM-generated queries against expert strategies to ensure reliability and relevance.”
“After obtaining Boolean queries from ChatGPT, any incorrectly formatted Boolean queries were removed and generated again for the review topic.”

Principais Insights Extraídos De

A Reproducibility and Generalizability Study of Large Language Models for Query Generation

by Moritz Staud... às arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14914.pdf

A Reproducibility and Generalizability Study of Large Language Models for Query Generation

Perguntas Mais Profundas

除了布林查詢生成之外，LLM 還可以用於自動化系統評價過程的其他哪些方面？

除了布林查詢生成，LLM 在自動化系統評價過程還有以下應用：

篩選文獻： LLM 可以根據預先定義的納入和排除標準，自動篩選文獻標題和摘要，快速排除不相關的研究，大幅減少人工篩選的工作量。
提取數據：  LLM 可以訓練用於從文獻中提取關鍵數據，例如研究設計、樣本量、干預措施和結果等，並將這些數據整理成結構化的格式，方便後續分析。
評估偏倚風險： LLM 可以根據已建立的偏倚風險評估工具，自動評估納入研究的偏倚風險，幫助研究者更客觀地評價證據的質量。
生成文本摘要： LLM 可以為納入研究生成簡潔準確的文本摘要，幫助研究者快速了解研究的內容。
撰寫系統評價報告： LLM 可以根據提取的數據和分析結果，自動生成系統評價報告的部分內容，例如結果描述、表格和圖表等，提高報告撰寫的效率。
總之，LLM 的應用可以貫穿系統評價的整個流程，從文獻檢索到報告撰寫，都有助於提高效率、減少偏倚、提升證據的質量。

如果研究人員過度依賴 LLM 來生成查詢，而沒有批判性地評估結果，會有哪些潛在的風險？

過度依賴 LLM 生成查詢，而未經批判性評估，會導致以下風險：

遺漏重要文獻： LLM 生成的查詢可能不夠全面，無法涵蓋所有相關文獻，導致遺漏重要研究，影響系統評價的結論。
納入不相關文獻： LLM 生成的查詢可能不夠精確，納入許多不符合納入標準的文獻，增加人工篩選的工作量，甚至影響系統評價的可靠性。
** perpetuates existing biases:**  LLM 的訓練數據可能存在偏見，導致生成的查詢也帶有偏見，進一步影響系統評價的客觀性。
過度依賴技術： 過度依賴 LLM 可能導致研究人員忽視傳統的查詢構建方法和專業知識，不利於系統評價方法的發展。
因此，研究人員應將 LLM 視為輔助工具，在使用 LLM 生成查詢後，必須結合自身專業知識和經驗，對查詢進行批判性評估和調整，確保查詢的完整性和準確性，才能最大程度地發揮 LLM 的優勢，避免潛在風險。

LLM 在資訊檢索領域的進步如何影響我們獲取和評估知識的方式？

LLM 在資訊檢索領域的進步正深刻影響著我們獲取和評估知識的方式：

提高資訊獲取效率：  LLM 可以處理海量資訊，快速篩選和提取關鍵資訊，幫助我們更高效地找到所需知識，節省時間和精力。
促進知識發現： LLM 可以分析和理解複雜的資訊，發現隱藏的關聯和模式，幫助我們從不同來源的資訊中獲得新的見解，促進知識發現。
改變知識評估方式：  LLM 可以根據預先設定的標準，自動評估資訊的可靠性和可信度，幫助我們更客觀地判斷資訊的價值。
個人化知識服務： LLM 可以根據用户的興趣和需求，提供個性化的知識推薦和資訊過濾，讓知識獲取更加便捷和精準。
然而，LLM 的發展也帶來了一些挑戰：

資訊過載： LLM 可能會返回過多資訊，加劇資訊過載問題，需要開發更有效的資訊過濾和排序方法。
演算法偏見： LLM 的訓練數據可能存在偏見，導致檢索結果不準確或帶有歧視性，需要開發更公正客觀的演算法。
資訊安全：  LLM 的應用涉及大量的數據收集和分析，需要重視資訊安全和隱私保護問題。
總之，LLM 的發展為我們獲取和評估知識帶來了新的機遇和挑戰，我們需要積極應對這些挑戰，才能更好地利用 LLM 推動知識的進步和發展。