Self-Retrieval: Building an Information Retrieval System with One Large Language Model

핵심 개념

Self-Retrieval proposes an end-to-end, LLM-driven information retrieval architecture that fully internalizes the required abilities of IR systems into a single LLM, significantly enhancing retrieval performance and enabling retrieval augmented generation.

초록

Large language models (LLMs) have transformed information retrieval systems.
Self-Retrieval internalizes the corpus into a single LLM for retrieval and self-assessment.
The architecture redefines the retrieval process and significantly outperforms previous approaches.
Self-Retrieval enhances the integration of retrievers and LLMs, improving retrieval and downstream tasks.
The proposed method shows scalability with different LLM sizes.

통계

"Experimental results demonstrate that Self-Retrieval not only significantly outperforms previous retrieval approaches by a large margin, but also can significantly boost the performance of LLM-driven downstream applications like retrieval augmented generation."
"Self-Retrieval can achieve good retrieval performance which reflects its ability to internalize and organize the corpus in the parameters."
"Self-Retrieval is more effective in passage-level retrieval compared to generative retrieval baselines."

인용구

"Self-retrieval enables direct interaction between LLM and internal knowledge, bridging the gap between retriever and LLM."
"Self-retrieval integrates the retrieval capability directly into LLMs through end-to-end training."

핵심 통찰 요약

Self-Retrieval

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

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

더 깊은 질문

어떻게 Self-Retrieval을 더 최적화하여 더 큰 문서 코퍼스를 처리할 수 있을까요?

Self-Retrieval은 더 큰 문서 코퍼스를 처리하기 위해 다음과 같은 방법으로 더 최적화될 수 있습니다:

분산 처리: 대규모 문서 코퍼스를 처리하기 위해 Self-Retrieval 시스템을 분산 환경에서 실행하여 작업을 병렬화하고 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
인덱싱 전략: 더 큰 문서 코퍼스를 처리하기 위해 효율적인 인덱싱 전략을 도입하여 검색 및 검색 속도를 최적화할 수 있습니다.
메모리 관리: 대규모 문서 코퍼스를 처리하는 동안 메모리 사용을 최적화하여 시스템의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
압축 알고리즘: 문서 코퍼스의 압축 알고리즘을 사용하여 저장 공간을 절약하고 데이터 액세스 속도를 향상시킬 수 있습니다.

What are the potential implications of Self-Retrieval for other downstream tasks beyond retrieval augmented generation

Self-Retrieval이 검색 증강 생성 이외의 다른 하향 작업에 미치는 잠재적인 영향은 다음과 같습니다:

요약 생성: Self-Retrieval은 요약 생성 작업에서도 효과적일 수 있습니다. 검색된 정보를 기반으로 요약을 생성하여 정보를 효율적으로 전달할 수 있습니다.
감정 분석: Self-Retrieval은 감정 분석 작업에서도 유용할 수 있습니다. 검색된 정보를 기반으로 감정 분석을 수행하여 사용자 의견 및 감정을 이해할 수 있습니다.
자동 번역: Self-Retrieval은 자동 번역 작업에서도 활용될 수 있습니다. 검색된 정보를 기반으로 다국어 간 번역을 수행하여 언어 간 커뮤니케이션을 원활하게 할 수 있습니다.

How does Self-Retrieval address the limitations of traditional information retrieval systems in leveraging LLM capabilities effectively

Self-Retrieval은 전통적인 정보 검색 시스템의 한계를 어떻게 효과적으로 극복하는지에 대한 해결책은 다음과 같습니다:

상호작용: Self-Retrieval은 LLM의 강력한 능력을 활용하여 검색 및 생성 작업을 통합하고 LLM과 내부 지식 사이의 직접적인 상호작용을 가능하게 합니다.
의미적 이해: Self-Retrieval은 LLM의 빠르게 발전하는 의미적 이해 능력을 활용하여 검색 시스템의 의미적 일치를 향상시키고 깊은 의미 정보에 기반한 검색을 실현합니다.
일관성: Self-Retrieval은 검색과 하향 작업 간의 일관성을 향상시킴으로써 전통적인 정보 검색 시스템의 한계를 극복합니다. 검색된 정보와 생성된 정보가 동일한 내부 지식을 기반으로 하므로 일관성이 향상됩니다.