Bridging the Preference Gap between Retrievers and LLMs
論文タイプ：本論文は研究論文であり、掲載誌は明示されていません。
本研究の背景と関連研究：本研究は、大規模言語モデル（LLMs）と情報検索の関係に焦点を当てています。LLMsは、様々な言語タスクで優れた結果を示しており、情報検索は人間がタスクに関連する情報を得るための効果的な手段として長い間確立されてきました。情報検索を補完する形で知識を生成するRAG（Retrieval-augmented Generation）は、知識集約的なタスクでの効果が知られています。しかし、情報検索とLLMsの関係についてはまだ十分に研究されていません。既存の研究では、情報検索とLLMsを独立した要素として扱い、人間にとって分かりやすい情報を検索し、LLMsに適した文脈を組み立てるという間にギャップが存在しています。
本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、新しいブリッジモデルを検討し、RAGの文脈におけるランキングと選択の仮定を検証し、教師あり学習と強化学習を組み合わせたトレーニングフレームワークを提案することです。具体的には、質問応答タスクとパーソナライズド生成タスクの両方で、提案手法の有効性を実証します。本研究の重要性は、情報検索とLLMsの間のギャップを埋めることで、より効果的な知識生成を実現することにあります。
本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、具体的な材料やデータの詳細は記載されていません。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？：本研究では、LLMsの入力コンテキスト内のランキングと選択を変更すると、好みのギャップが観察されることを明らかにしました。具体的には、GTRが取得したパッセージの上位k個を選択することで、モデルのパフォーマンスに重要な影響を与えることが示されました。また、リトリーバーのユーザーフレンドリーな設計に関する研究と、LLMsの好みとの不一致による現在のサブオプティマルな設計についても言及されています。
本研究の有効性はどのように検証した？：本研究では、質問応答タスクとパーソナライズド生成タスクの両方で、提案手法の有効性を実証しました。具体的な検証方法や結果は記載されていません。
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