핵심 개념
본 논문에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 어텐션 메커니즘을 활용하여 기존 생성 기반 방법보다 효율적인 제로샷 재순위 모델을 제시합니다.
초록
대규모 언어 모델의 어텐션 메커니즘을 활용한 효율적인 제로샷 재순위 모델
Chen, S., Gutierrez, B. J., & Su, Y. (2024). Attention in Large Language Models Yields Efficient Zero-Shot Re-Rankers. arXiv preprint arXiv:2410.02642.
본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 효율적이고 효과적인 제로샷 문서 재순위 방법을 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히, 연구진들은 LLM 내에서 재순위와 관련된 풍부한 신호가 생성 단계를 거치지 않고 직접 활용될 수 있는지 여부를 탐구하고자 했습니다.