ConvSDG: Session Data Generation for Conversational Search

Core Concepts

Large Language Models (LLMs) can effectively generate session data to enhance conversational search performance.

Abstract

ConvSDG proposes a framework using LLMs for session data generation in conversational search.
The framework explores dialogue-level and query-level data generation for fine-tuning conversational dense retriever.
Extensive experiments show ConvSDG outperforms baselines on widely used datasets.
Generated data improves system performance significantly, addressing data scarcity challenges.
Supervision signals from different query forms impact retrieval performance.
Varying sizes of generated data affect the effectiveness of fine-tuning in unsupervised and semi-supervised scenarios.

Stats

大規模言語モデル（LLM）を使用して、会話検索のパフォーマンスを向上させるためにセッションデータを生成する枠組みを提案します。

Quotes

Key Insights Distilled From

ConvSDG

by Fengran Mo,B... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11335.pdf

Deeper Inquiries

自動生成されたデータが会話検索の性能向上にどのように貢献しているか、さらなる研究が必要ですか？

自動生成されたデータは、会話検索モデルをトレーニングする際に重要な役割を果たします。ConvSDGフレームワークでは、LLMを使用して高品質な会話セッションデータを生成し、これらのデータを使って対話密度リトリーバーを微調整します。このアプローチは既存の比較可能な方法よりも優れた結果を示しました。自動的に作成された追加データは、情報不足の問題を解決する助けとなります。
さらなる研究が必要とされる理由はいくつかあります。例えば、自動生成されたセッションデータが本物の人間によって手作業で作成されたものと同等またはそれ以上の品質であることを確認する必要があります。また、異なる種類や量の生成方法や教師信号（supervision signals）への影響も評価すべきです。さらに、実世界で適用する際に発生する様々な挑戦や制約も考慮しなければなりません。