Syntriever:如何使用LLM的合成数据训练您的检索器
阎荟
2025-02-10 00:00:00
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Syntriever通过利用黑匣子大型语言模型(LLMs)生成的合成数据,提出了一种训练信息检索系统的新方法。该方法的独特之处在于其两阶段过程:蒸馏阶段生成相关和不相关数据来训练检索器,而对齐阶段则通过独特的部分Plackett-Luce排名方法微调检索器以与LLMs偏好对齐。值得注意的是,Syntriever通过让LLMs自我验证合成数据来解决最新LLMs中输出概率不可访问的挑战,降低了引入虚构信息的风险。该框架在各种基准数据集上的最先进性能突显了其对人工智能和信息检索领域的潜在影响。
Syntriever通过利用黑匣子大型语言模型(LLMs)生成的合成数据,提出了一种训练信息检索系统的新方法。该方法的独特之处在于其两阶段过程:蒸馏阶段生成相关和不相关数据来训练检索器,而对齐阶段则通过独特的部分Plackett-Luce排名方法微调检索器以与LLMs偏好对齐。值得注意的是,Syntriever通过让LLMs自我验证合成数据来解决最新LLMs中输出概率不可访问的挑战,降低了引入虚构信息的风险。该框架在各种基准数据集上的最先进性能突显了其对人工智能和信息检索领域的潜在影响。对于那些对尖端人工智能研究和在训练复杂模型中实际应用合成数据感兴趣的人来说,Syntriever的方法论和结果可能值得探索。-LLM具有先进的人工智能应用。
-已经尝试将LLM知识提取到信息检索系统中。
-Syntriver是一个训练框架,用于使用LLM的合成数据的检索器。
-联三烯由两个阶段组成:蒸馏和校准。
-在蒸馏阶段,合成了相关和看似不相关的段落和扩充查询。
-LLM自我验证合成的数据是否存在可能的幻觉。
-检索器被训练为损失簇相关段落的嵌入。
-在对齐阶段,使用部分Plackett-Luce排名将检索器与LLM偏好对齐。
-正则化防止了与蒸馏阶段的过度偏离。
-Syntriever在nDCG@$K$的基准数据集上实现了最先进的性能。
-编码在提供的URL中可用。
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