Large Language Models...
- AMiner学术头条
- 2024-08-30 00:36:45
Large Language Models As Foundations for Next-Gen Dense Retrieval: A Comprehensive Empirical Assessment
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这篇论文全面实证评估了大型语言模型在下一代密集检索中的作用。预训练的语言模型如BERT和T5是密集检索的关键骨架编码器，但这些模型通常表现出有限的泛化能力，并且面临提高领域准确性的挑战。最近的研究探索了使用大型语言模型（LLM）作为检索器，在各种任务上取得了最新的最佳性能。尽管这些进展显著，但LLM与传统检索器的具体好处以及不同的LLM配置（如参数大小、预训练持续时间和对齐过程）对检索任务的影响仍然不清楚。在这项工作中，我们在一系列检索任务上进行了全面的实证研究，包括领域准确性、数据效率、零样本泛化、长检索、基于指令的检索和多任务学习。我们评估了超过15个不同的骨架LLM和非LLM。研究发现，更大的模型和广泛的预训练一致地提高了领域准确性和数据效率。此外，更大型的模型在零样本泛化、长检索、基于指令的检索和多任务学习方面显示出巨大的潜力。这些结果突显了LLM作为通用且有效的密集检索骨架编码器的优势，为未来该领域的研究和发展提供了宝贵的见解。
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网页链接这篇论文全面实证评估了大型语言模型在下一代密集检索中的作用。预训练的语言模型如BERT和T5是密集检索的关键骨架编码器，但这些模型通常表现出有限的泛化能力，并且面临提高领域准确性的挑战。最近的研究探索了使用大型语言模型（LLM）作为检索器，在各种任务上取得了最新的最佳性能。尽管这些进展显著，但LLM与传统检索器的具体好处以及不同的LLM配置（如参数大小、预训练持续时间和对齐过程）对检索任务的影响仍然不清楚。在这项工作中，我们在一系列检索任务上进行了全面的实证研究，包括领域准确性、数据效率、零样本泛化、长检索、基于指令的检索和多任务学习。我们评估了超过15个不同的骨架LLM和非LLM。研究发现，更大的模型和广泛的预训练一致地提高了领域准确性和数据效率。此外，更大型的模型在零样本泛化、长检索、基于指令的检索和多任务学习方面显示出巨大的潜力。这些结果突显了LLM作为通用且有效的密集检索骨架编码器的优势，为未来该领域的研究和发展提供了宝贵的见解。
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