Unsupervised Domain Adaption for Neural Information Retrieval

📄 arXiv: 2310.09350v1 📥 PDF

作者: Carlos Dominguez, Jon Ander Campos, Eneko Agirre, Gorka Azkune

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-13

💡 一句话要点

提出无监督领域适应方法以提升神经信息检索性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经信息检索 无监督学习 领域适应 大型语言模型 合成数据生成

📋 核心要点

  1. 现有神经信息检索方法依赖于昂贵的标注数据，限制了其在新领域的应用。
  2. 本文提出了一种无监督领域适应的方法，通过合成数据来提升检索性能，尤其是在缺乏标注数据的情况下。
  3. 实验结果显示，使用大型语言模型生成的合成数据在各个场景中均显著优于基于规则的方法，且无监督领域适应效果更佳。

📝 摘要（中文）

神经信息检索需要为每个目标领域提供昂贵的标注数据。本文比较了使用大型语言模型生成合成标注与基于规则的字符串操作两种方法的相对优劣。我们专注于BEIR基准，探讨零-shot和无监督领域适应两种场景。结果表明，大型语言模型在所有场景中均显著优于基于规则的方法，并且无监督领域适应相较于零-shot方法更为有效。此外，我们还探索了不同规模的开放大型语言模型生成合成数据，发现中等规模的模型已足够。代码和模型已公开以便复现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决神经信息检索中对标注数据的依赖问题，现有方法在新领域应用时面临数据稀缺的挑战。

核心思路：通过比较大型语言模型与基于规则的方法生成合成数据，探索无监督领域适应的有效性，以减少对标注数据的需求。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先在大规模的无关数据集（MS-MARCO）上训练监督系统，其次在目标领域的合成数据上进行微调。

关键创新：最重要的创新在于证明了大型语言模型在生成合成数据方面的优势，且无监督领域适应显著优于传统的零-shot方法。

关键设计：在实验中，使用了不同规模的开放大型语言模型进行合成数据生成，发现中等规模模型即可满足需求，具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在所有测试场景中，大型语言模型生成的合成数据相比于基于规则的方法提升了检索性能，具体提升幅度未在摘要中给出。无监督领域适应的效果显著优于零-shot方法，显示出其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括信息检索、搜索引擎优化和推荐系统等，尤其适用于数据稀缺的领域。通过减少对标注数据的依赖，能够降低开发成本并加速新领域的应用推广，未来可能对信息检索技术的发展产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Neural information retrieval requires costly annotated data for each target domain to be competitive. Synthetic annotation by query generation using Large Language Models or rule-based string manipulation has been proposed as an alternative, but their relative merits have not been analysed. In this paper, we compare both methods head-to-head using the same neural IR architecture. We focus on the BEIR benchmark, which includes test datasets from several domains with no training data, and explore two scenarios: zero-shot, where the supervised system is trained in a large out-of-domain dataset (MS-MARCO); and unsupervised domain adaptation, where, in addition to MS-MARCO, the system is fine-tuned in synthetic data from the target domain. Our results indicate that Large Language Models outperform rule-based methods in all scenarios by a large margin, and, more importantly, that unsupervised domain adaptation is effective compared to applying a supervised IR system in a zero-shot fashion. In addition we explore several sizes of open Large Language Models to generate synthetic data and find that a medium-sized model suffices. Code and models are publicly available for reproducibility.