自己回収：1つの大規模言語モデルを使用した情報検索システムの構築

Core Concepts

自己回収は、1つの大規模言語モデルを使用して情報検索システムを完全に内部化し、効果的なリトリーバーとして活用することができる。

Abstract

自己回収は、大規模言語モデル（LLMs）を活用して情報アクセス方法が変わり、IRシステムが重要な役割を果たすことを示唆しています。この論文では、自己回収というエンドツーエンドのLLM駆動型情報検索アーキテクチャが提案されています。具体的には、コーパスをLLM内部パラメータに内部化し、必要な能力を直接生成することが可能です。実験結果は、自己回収が従来のリトリーバーおよびLLMsに比べて11％のMRR@5向上を達成していることを示しています。また、RAGタスクでのエンドツーエンドのパフォーマンスも良好であり、LLMsは高信頼性かつ追跡可能な生成を実現します。

Stats

自己回収は従来のリトリーバーおよびLLMsに比べて11％のMRR@5向上を達成している。
自己回収は40K以上の文書および1.19M以上のパッセージに対応する能力がある。
自己回収はEnd-to-End RAGタスクで良好なパフォーマンスを達成している。

Quotes

Key Insights Distilled From

Self-Retrieval

by Qiaoyu Tang,... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00801.pdf

Deeper Inquiries

他の下流タスクに対する自己回収の利点や影響について考えられますか？

Self-Retrievalは、LLMが情報を取得し、生成する能力を向上させるだけでなく、RAG（Retrieval Augmented Generation）などの他の下流タスクにも多くの利点と影響をもたらします。まず第一に、Self-RetrievalはリトリーバーとLLM間の直接的な相互作用を可能にし、深い統合性を提供します。これにより、LLMはエンドツーエンドトレーニングを通じてより良い応答を生成できるようになります。
また、Self-Retrievalは自動化された検索エンジンや質問応答システムなど幅広いアプリケーション領域で活用される可能性があります。例えば、医療診断支援システムや法律文書解析システムなどでは、大量の情報から適切なデータを取得して分析する必要があります。Self-Retrievalがこのような領域で使用されれば、効率的かつ正確な情報検索および生成が可能となります。