FOLLOWIR: Evaluating and Teaching Information Retrieval Models to Follow Instructions

Core Concepts

IR models struggle to follow complex instructions but can improve with training.

Abstract

Abstract:

• Large Language Models (LLMs enable diverse user tasks.
• IR models using LLMs lack instruction understanding.
• Introduction of FOLLOWIR dataset for instruction evaluation.

Introduction:

• LLMs show impressive results in understanding instructions.
• Existing IR systems rely on keywords despite LLM capabilities.
• Adoption of larger IR models without instructions hinders task specificity.

Feature Description:

• Different types of information in retrieval queries and instructions.
• Standard retrieval queries differ from detailed instructions.

Related Work:

• TREC conferences provide annotations for collections.
• Instruction-following LLMs popularized by GPT-3.

Building FOLLOWIR:

• Evaluation set based on TREC collections with altered instructions.
• New pairwise evaluation framework developed for instruction following.

Evaluation Metrics for FOLLOWIR:

• Two ways of measuring instruction following - standard metrics and pairwise evaluation.

Evaluating Instruction Following:

• Results show that large models or instruction-tuned LLMs perform better at following instructions.

Teaching Instruction Following:

• Training set created to teach models to follow longer instructions.

Conclusion:

• Most existing IR models struggle to follow instructions effectively.

Limitations:

• Evaluation limitations due to document retrieval challenges and licensing restrictions.

Stats

現存の検索モデルは、指示を正しく理解することに苦労しています。
新しいFOLLOWIRモデルは、標準的な情報検索メトリクスと指示に従う能力の両方で改善を示します。

Quotes

Key Insights Distilled From

FollowIR

by Orion Weller... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15246.pdf

Deeper Inquiries

情報検索モデルが指示を正しく理解するための訓練方法は他にあるか？

この研究では、情報検索モデルが指示を正しく理解し、それに従う能力を向上させるためのトレーニングセット作成プロセスが紹介されています。他の訓練方法として考えられるアプローチはいくつかあります。

強化学習: 指示に基づいて行動を選択し、その結果からフィードバックを受け取りながら学習することで、モデルが指示に従う能力を向上させることが可能です。

教師あり学習: 人間の専門家やアノテーターから得られた正確な指示と対応する文書ラベル（関連性）を使用して、情報検索タスクにおける指示への適合性を学習することも有効です。

ドメイン特化トレーニング: 特定のドメインや業界に焦点を当てたトレーニングセットで情報検索モデルを訓練することで、その領域固有の言語やコンテキストにより適した指示への対応力を高めることができます。

これらのアプローチは個々のニーズや目的に合わせてカスタマイズされる必要があります。新しい手法やアイデアも常時開発されており、将来的な改善や進展も期待されます。