INTERS: Unlocking the Power of Large Language Models in Search with Instruction Tuning

📄 arXiv: 2401.06532v3 📥 PDF

作者: Yutao Zhu, Peitian Zhang, Chenghao Zhang, Yifei Chen, Binyu Xie, Zheng Liu, Ji-Rong Wen, Zhicheng Dou

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-01-12 (更新: 2024-05-28)

备注: Accepted by ACL 2024 main conference. Repo: https://github.com/DaoD/INTERS

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出INTERS数据集以提升大语言模型在信息检索中的表现

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 信息检索 大型语言模型 指令调优 自然语言处理 数据集构建 模型训练 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有方法在信息检索任务中面临挑战，LLMs难以理解IR特定概念，限制了其应用。
  2. 本文提出INTERS数据集，通过指令调优增强LLMs在信息检索任务中的能力，涵盖20个任务。
  3. 实验结果显示，INTERS显著提升了多种LLMs在IR任务中的性能，验证了指令设计的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种自然语言处理任务中展现了卓越的能力，但在信息检索（IR）任务中的应用仍面临挑战，主要由于许多IR特定概念在自然语言中出现频率较低。尽管基于提示的方法可以为LLMs提供任务描述，但往往无法全面理解和执行IR任务，从而限制了LLMs的适用性。为了解决这一问题，本文探索了指令调优的潜力，以增强LLMs在IR任务中的能力。我们引入了一个新颖的指令调优数据集INTERS，涵盖了查询理解、文档理解和查询-文档关系理解等三个基本IR类别的20个任务。实验结果表明，INTERS显著提升了多种公开可用的LLMs（如LLaMA、Mistral和Phi）在IR任务中的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在信息检索任务中对特定概念理解不足的问题。现有的提示方法无法有效引导LLMs全面理解IR任务，导致其性能受限。

核心思路：论文提出通过指令调优来增强LLMs在IR任务中的表现，利用手动编写的模板生成多样化的任务指令，以帮助模型更好地理解和执行任务。

技术框架：整体架构包括数据集构建、指令设计和模型训练三个主要模块。数据集INTERS由43个不同数据集的手动模板构成，涵盖了20个IR任务。

关键创新：最重要的创新在于构建了INTERS数据集，专门针对IR任务进行指令调优，显著提升了LLMs的任务执行能力，与传统的提示方法相比，提供了更系统的学习方式。

关键设计：在设计中，采用了多样化的模板和指令，实验分析了指令设计、模板多样性、少量示例和指令数量对模型性能的影响，确保了模型在不同任务上的适应性和泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，INTERS数据集显著提升了多种LLMs在信息检索任务中的性能。例如，LLaMA模型在特定任务上的性能提升幅度超过了20%，验证了指令调优的有效性和必要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括搜索引擎优化、智能问答系统和信息检索工具等。通过提升LLMs在IR任务中的表现，可以为用户提供更精准的搜索结果和更高效的信息获取方式，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in various natural language processing tasks. Despite this, their application to information retrieval (IR) tasks is still challenging due to the infrequent occurrence of many IR-specific concepts in natural language. While prompt-based methods can provide task descriptions to LLMs, they often fall short in facilitating a comprehensive understanding and execution of IR tasks, thereby limiting LLMs' applicability. To address this gap, in this work, we explore the potential of instruction tuning to enhance LLMs' proficiency in IR tasks. We introduce a novel instruction tuning dataset, INTERS, encompassing 20 tasks across three fundamental IR categories: query understanding, document understanding, and query-document relationship understanding. The data are derived from 43 distinct datasets with manually written templates. Our empirical results reveal that INTERS significantly boosts the performance of various publicly available LLMs, such as LLaMA, Mistral, and Phi, in IR tasks. Furthermore, we conduct extensive experiments to analyze the effects of instruction design, template diversity, few-shot demonstrations, and the volume of instructions on performance. We make our dataset and the fine-tuned models publicly accessible at https://github.com/DaoD/INTERS.