SoftQE: Learned Representations of Queries Expanded by LLMs
作者: Varad Pimpalkhute, John Heyer, Xusen Yin, Sameer Gupta
分类: cs.CL, cs.IR, cs.LG
发布日期: 2024-02-20
备注: To be published in ECIR 2024 proceedings
💡 一句话要点
提出SoftQE以提升查询编码器的检索性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 查询编码器 密集检索 嵌入映射 信息检索 性能提升
📋 核心要点
- 现有的密集检索方法在推理时依赖于大型语言模型，导致延迟和成本增加。
- SoftQE通过将输入查询的嵌入映射到LLM扩展查询的嵌入，来引入LLM的知识，从而提高检索性能。
- 在五个域外BEIR任务上，SoftQE平均提高了2.83个百分点，显示出其在特定场景下的有效性。
📝 摘要（中文）
本研究探讨了将大型语言模型（LLMs）集成到查询编码器中，以提高密集检索的效果，同时不增加推理时的延迟和成本。SoftQE通过将输入查询的嵌入映射到LLM扩展查询的嵌入，从而引入LLM的知识。尽管在多个强基线上的MS-MARCO指标改进有限，但在五个域外BEIR任务上，SoftQE平均提高了2.83个百分点。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有密集检索方法在推理时对大型语言模型的依赖问题，这种依赖导致了延迟和成本的增加。
核心思路：论文提出的SoftQE方法通过将输入查询的嵌入映射到LLM扩展查询的嵌入，来有效地引入LLM的知识，从而提升检索性能，而无需在推理时直接使用LLM。
技术框架：SoftQE的整体架构包括查询编码器和嵌入映射模块。查询编码器负责生成输入查询的嵌入，而嵌入映射模块则将这些嵌入转换为LLM扩展查询的嵌入。
关键创新：SoftQE的主要创新在于它通过嵌入映射的方式引入LLM的知识，避免了在推理时直接调用LLM，从而降低了延迟和成本。这一方法与传统的依赖LLM的检索方法本质上不同。
关键设计：在SoftQE的设计中，关键参数包括嵌入维度的选择和映射函数的设计。损失函数采用了对比损失，以确保映射后的嵌入能够有效地反映LLM扩展查询的特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，SoftQE在五个域外BEIR任务上平均提高了2.83个百分点，尽管在MS-MARCO指标上与多个强基线相比的改进有限，但其在特定任务上的表现显示了其有效性。
🎯 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。通过提高查询编码器的性能，SoftQE能够在实际应用中提供更快速和准确的检索结果，具有显著的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
We investigate the integration of Large Language Models (LLMs) into query encoders to improve dense retrieval without increasing latency and cost, by circumventing the dependency on LLMs at inference time. SoftQE incorporates knowledge from LLMs by mapping embeddings of input queries to those of the LLM-expanded queries. While improvements over various strong baselines on in-domain MS-MARCO metrics are marginal, SoftQE improves performance by 2.83 absolute percentage points on average on five out-of-domain BEIR tasks.