Search-Adaptor: Embedding Customization for Information Retrieval

📄 arXiv: 2310.08750v3 📥 PDF

作者: Jinsung Yoon, Sercan O Arik, Yanfei Chen, Tomas Pfister

分类: cs.LG

发布日期: 2023-10-12 (更新: 2024-08-23)

备注: Published in 2024 ACL Main Conference

💡 一句话要点

提出Search-Adaptor以提升信息检索的嵌入定制能力

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

关键词: 信息检索 嵌入定制 大型语言模型 多模态检索 性能提升 自然语言处理 搜索引擎优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在信息检索中主要依赖于零-shot设置，未能充分利用相关查询和语料对数据的信息。
  2. 本文提出的Search-Adaptor通过定制LLM的嵌入，能够有效提升信息检索的性能，适用于多种LLM。
  3. 在多个数据集上，Search-Adaptor展现出显著的性能提升，尤其是在nDCG@10指标上超过5%的改进。

📝 摘要（中文）

从预训练的大型语言模型（LLMs）提取的嵌入在信息检索和搜索中具有显著潜力。传统上，这些模型在零-shot设置中使用，而利用相关查询-语料对数据的信息可以进一步提升LLM的能力。本文提出了一种新方法Search-Adaptor，以高效、稳健的方式定制LLM用于信息检索。Search-Adaptor修改了预训练LLM生成的嵌入，并可与任何LLM集成，包括仅通过预测API可用的模型。在多个英语、多语言和多模态检索数据集上，我们展示了Search-Adaptor的一致且显著的性能提升，例如，在14个BEIR数据集上，Google嵌入API的nDCG@10平均提升超过5%。

🔬 方法详解

问题定义：现有的信息检索方法主要依赖于预训练的LLM在零-shot设置下的表现，未能充分利用查询与语料对的相关信息，导致检索效果不佳。

核心思路：Search-Adaptor通过对LLM生成的嵌入进行定制，利用相关数据对来增强模型的检索能力，从而提高信息检索的准确性和效率。

技术框架：Search-Adaptor的整体架构包括嵌入修改模块和集成模块，前者负责调整LLM生成的嵌入，后者确保与各种LLM的兼容性，甚至是通过API访问的模型。

关键创新：该方法的创新在于能够在不改变LLM内部结构的情况下，灵活地定制嵌入，显著提升了检索性能，区别于传统的固定嵌入使用方式。

关键设计：在设计中，Search-Adaptor采用了特定的损失函数来优化嵌入的相关性，并通过参数调优确保在多种数据集上的适应性和有效性。具体的网络结构和参数设置在实验中进行了详细验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，Search-Adaptor在14个BEIR数据集上对Google嵌入API的nDCG@10指标实现了超过5%的提升，显示出其在多种语言和多模态检索任务中的一致性和显著性。这一结果证明了该方法在信息检索领域的有效性和应用价值。

🎯 应用场景

Search-Adaptor的研究成果在信息检索、搜索引擎优化和自然语言处理等领域具有广泛的应用潜力。通过提升LLM的嵌入定制能力，该方法能够帮助企业和研究机构更高效地获取和处理信息，推动智能搜索技术的发展，未来可能在个性化推荐和智能问答系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Embeddings extracted by pre-trained Large Language Models (LLMs) have significant potential to improve information retrieval and search. Beyond the zero-shot setup in which they are being conventionally used, being able to take advantage of the information from the relevant query-corpus paired data can further boost the LLM capabilities. In this paper, we propose a novel method, Search-Adaptor, for customizing LLMs for information retrieval in an efficient and robust way. Search-Adaptor modifies the embeddings generated by pre-trained LLMs, and can be integrated with any LLM, including those only available via prediction APIs. On multiple English, multilingual, and multimodal retrieval datasets, we show consistent and significant performance benefits for Search-Adaptor -- e.g., more than 5% improvements for Google Embedding APIs in nDCG@10 averaged over 14 BEIR datasets.