InstUPR : Instruction-based Unsupervised Passage Reranking with Large Language Models

📄 arXiv: 2403.16435v1 📥 PDF

作者: Chao-Wei Huang, Yun-Nung Chen

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-03-25

备注: Preprint. This manuscript was originally written and submitted in June 2023

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出InstUPR以解决无监督段落重排序问题

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

关键词: 无监督学习 段落重排序 大型语言模型 信息检索 指令调优 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的段落重排序方法通常依赖于大量的查询-文档对训练，难以适应无监督场景。
  2. InstUPR利用指令调优的大型语言模型的能力，实现无监督段落重排序，无需额外微调。
  3. 在BEIR基准上的实验结果显示，InstUPR超越了无监督基线和指令调优重排序器，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了InstUPR，一种基于大型语言模型的无监督段落重排序方法。与现有依赖于查询-文档对或检索特定指令的广泛训练的方法不同，我们的方法利用了指令调优的大型语言模型的指令跟随能力，实现了无需额外微调的段落重排序。为此，我们引入了一种软评分聚合技术，并采用成对重排序进行无监督段落重排序。在BEIR基准上的实验表明，InstUPR在无监督基线和指令调优重排序器中均表现优越，突显了其有效性和优越性。源代码已开源，供重现所有实验使用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决无监督段落重排序的问题。现有方法通常需要大量的查询-文档对进行训练，限制了其在无监督场景下的应用。

核心思路：InstUPR的核心思路是利用指令调优的大型语言模型的指令跟随能力，进行无监督段落重排序，而无需额外的微调。这种设计使得模型能够在没有标注数据的情况下，依然有效地进行重排序。

技术框架：InstUPR的整体架构包括输入段落、指令调优的语言模型、软评分聚合模块和成对重排序机制。首先，输入段落被传入语言模型进行处理，然后通过软评分聚合技术生成评分，最后进行成对重排序以优化段落的顺序。

关键创新：InstUPR的主要创新在于其无监督重排序能力，利用指令调优的语言模型进行评分和重排序，区别于传统方法需要大量标注数据的依赖。

关键设计：在设计中，InstUPR引入了软评分聚合技术，以便更好地整合模型输出的评分。此外，成对重排序机制的应用也增强了模型在无监督环境下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在BEIR基准测试中，InstUPR的表现超过了多个无监督基线，且在与指令调优重排序器的比较中也显示出显著的优势，具体提升幅度未知，证明了其在无监督段落重排序任务中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括信息检索、问答系统和文本推荐等领域。通过无监督段落重排序，InstUPR能够提高信息检索系统的准确性和用户体验，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper introduces InstUPR, an unsupervised passage reranking method based on large language models (LLMs). Different from existing approaches that rely on extensive training with query-document pairs or retrieval-specific instructions, our method leverages the instruction-following capabilities of instruction-tuned LLMs for passage reranking without any additional fine-tuning. To achieve this, we introduce a soft score aggregation technique and employ pairwise reranking for unsupervised passage reranking. Experiments on the BEIR benchmark demonstrate that InstUPR outperforms unsupervised baselines as well as an instruction-tuned reranker, highlighting its effectiveness and superiority. Source code to reproduce all experiments is open-sourced at https://github.com/MiuLab/InstUPR