Boot and Switch: Alternating Distillation for Zero-Shot Dense Retrieval

📄 arXiv: 2311.15564v1 📥 PDF

作者: Fan Jiang, Qiongkai Xu, Tom Drummond, Trevor Cohn

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2023-11-27

备注: Accepted by EMNLP 2023 Findings

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ABEL以解决零-shot密集检索的适应性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 密集检索 无监督学习 领域适应 信息检索 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的密集检索模型在领域迁移能力上存在局限，适应方法复杂且不够高效。
  2. 本文提出的ABEL方法通过密集检索器和重排序器的相互学习，形成一个有效的无监督训练循环。
  3. 实验结果表明，ABEL在BEIR基准测试中超越了现有的检索模型，展现出优越的适应能力。

📝 摘要（中文）

神经密集检索模型在许多数据集上表现出色，但在领域迁移能力上存在局限。现有的适应方法往往需要显式监督、复杂模型架构或庞大的外部模型。本文提出了一种简单有效的无监督方法ABEL，旨在增强零-shot环境下的段落检索。该方法通过一个简单的循环进行：密集检索器从重排序器提供的监督信号中学习，随后重排序器根据改进的检索器反馈进行更新。实验结果表明，ABEL在BEIR基准测试中超越了领先的监督和无监督检索器，并展现出强大的适应能力。通过在标注数据上微调ABEL或与现有的监督密集检索器结合，取得了最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有密集检索模型在领域迁移能力不足的问题。现有方法通常需要显式监督或复杂的模型架构，导致适应性差。

核心思路：论文提出的ABEL方法通过密集检索器和重排序器之间的循环学习，利用无监督信号来提升检索性能。这种设计使得两个组件能够相互增强，提升整体效果。

技术框架：ABEL的整体架构包括两个主要模块：密集检索器和重排序器。密集检索器首先从重排序器获取监督信号，然后重排序器根据密集检索器的反馈进行更新。通过不断迭代，这两个模块的性能得以提升。

关键创新：ABEL的核心创新在于其无监督的训练机制，通过密集检索器和重排序器的相互学习，克服了传统方法对显式监督的依赖。这一方法在适应新任务和领域时表现出色。

关键设计：在技术细节上，ABEL采用了特定的损失函数来优化检索器和重排序器的性能，同时在网络结构上进行了简化，以提高训练效率和适应性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，ABEL在BEIR基准测试中超越了领先的监督和无监督检索器，展现出强大的适应能力。具体而言，ABEL在多个任务上均取得了显著的性能提升，证明了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括信息检索、问答系统和推荐系统等。通过提升零-shot密集检索的能力，ABEL能够在缺乏标注数据的情况下，快速适应新任务和领域，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Neural 'dense' retrieval models are state of the art for many datasets, however these models often exhibit limited domain transfer ability. Existing approaches to adaptation are unwieldy, such as requiring explicit supervision, complex model architectures, or massive external models. We present $\texttt{ABEL}$, a simple but effective unsupervised method to enhance passage retrieval in zero-shot settings. Our technique follows a straightforward loop: a dense retriever learns from supervision signals provided by a reranker, and subsequently, the reranker is updated based on feedback from the improved retriever. By iterating this loop, the two components mutually enhance one another's performance. Experimental results demonstrate that our unsupervised $\texttt{ABEL}$ model outperforms both leading supervised and unsupervised retrievers on the BEIR benchmark. Meanwhile, it exhibits strong adaptation abilities to tasks and domains that were unseen during training. By either fine-tuning $\texttt{ABEL}$ on labelled data or integrating it with existing supervised dense retrievers, we achieve state-of-the-art results.\footnote{Source code is available at \url{https://github.com/Fantabulous-J/BootSwitch}.}