A Survey of Controllable Learning: Methods and Applications in Information Retrieval
作者: Chenglei Shen, Xiao Zhang, Teng Shi, Changshuo Zhang, Guofu Xie, Jun Xu
分类: cs.LG, cs.IR
发布日期: 2024-07-04 (更新: 2025-08-06)
💡 一句话要点
综述可控学习在信息检索中的应用：方法、挑战与未来方向
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 可控学习 信息检索 机器学习 用户画像 场景适应
📋 核心要点
- 现有机器学习方法难以满足信息检索中复杂和动态的信息需求，缺乏灵活性和可控性。
- 本文提出可控学习（CL）的概念，旨在使模型能够根据预定义目标和实时变化动态调整，无需重新训练。
- 该综述系统地总结了可控学习在信息检索中的方法、应用、挑战和未来方向，为相关研究提供了指导。
📝 摘要（中文）
可控性已成为可信机器学习的关键方面，它使学习器能够满足预定义的目标，并在测试时动态适应，而无需随着目标的变化进行重新训练。本文提供了可控学习（CL）的正式定义，并讨论了其在信息检索（IR）中的应用，因为信息检索中的信息需求通常是复杂和动态的。该综述根据可控对象（例如，多目标、用户画像、场景适应）、控制者（用户或平台）、控制的实现方式（例如，基于规则的方法、帕累托优化、超网络等）以及控制的实施位置（例如，预处理、过程中处理、后处理方法）对CL进行分类。然后，我们确定了CL在训练、评估、任务设置和在线环境部署方面面临的挑战。此外，我们概述了CL在理论分析、高效计算、赋能大型语言模型、应用场景和评估框架方面的有希望的方向。
🔬 方法详解
问题定义：信息检索系统需要满足用户复杂且动态变化的需求，传统机器学习方法难以在不重新训练的情况下适应这些变化。现有方法缺乏对模型行为的细粒度控制，无法根据用户画像、场景变化等因素进行灵活调整，导致检索结果的相关性和满意度下降。
核心思路：可控学习的核心在于赋予模型在测试阶段动态调整自身行为的能力，以满足预定义的目标或适应新的环境。通过引入控制机制，模型可以在不重新训练的情况下，根据控制信号调整输出，从而实现对模型行为的精确控制。这种方法旨在提高模型的灵活性、适应性和可解释性。
技术框架：可控学习的框架通常包括以下几个关键模块：1) 控制信号生成模块：负责生成控制信号，这些信号可以来自用户、平台或环境。2) 模型调整模块：根据控制信号调整模型的参数或输出。3) 目标函数设计：设计能够反映控制目标的损失函数，引导模型学习可控的行为。4) 评估模块：评估模型在不同控制信号下的性能，确保模型能够有效地实现控制目标。
关键创新：可控学习的关键创新在于将控制信号显式地引入到机器学习模型中，从而实现对模型行为的细粒度控制。与传统的机器学习方法相比，可控学习能够更好地适应动态变化的环境，并满足用户个性化的需求。此外，可控学习还能够提高模型的可解释性，使用户能够理解模型行为的原因。
关键设计：可控学习的关键设计包括：1) 控制信号的表示方式：如何有效地表示控制信号，使其能够被模型理解和利用。2) 模型调整策略：如何根据控制信号调整模型的参数或输出，例如，可以使用规则、帕累托优化、超网络等方法。3) 损失函数的设计：如何设计能够反映控制目标的损失函数，例如，可以使用多目标优化、对抗学习等方法。4) 网络结构的设计：如何设计能够支持可控学习的网络结构，例如，可以使用注意力机制、门控机制等方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述系统地总结了可控学习在信息检索中的应用，并对现有方法进行了分类和比较。此外，该综述还指出了可控学习在训练、评估、任务设置和在线环境部署方面面临的挑战，并提出了未来研究方向，为相关研究提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
可控学习在信息检索领域具有广泛的应用前景，例如个性化推荐、搜索结果排序、广告投放等。通过可控学习，可以根据用户画像、场景变化等因素动态调整检索结果，提高用户满意度和平台收益。此外，可控学习还可以应用于其他领域，例如自然语言处理、计算机视觉等，实现对模型行为的细粒度控制。
📄 摘要（原文）
Controllability has become a crucial aspect of trustworthy machine learning, enabling learners to meet predefined targets and adapt dynamically at test time without requiring retraining as the targets shift. We provide a formal definition of controllable learning (CL), and discuss its applications in information retrieval (IR) where information needs are often complex and dynamic. The survey categorizes CL according to what is controllable (e.g., multiple objectives, user portrait, scenario adaptation), who controls (users or platforms), how control is implemented (e.g., rule-based method, Pareto optimization, hypernetwork and others), and where to implement control (e.g., pre-processing, in-processing, post-processing methods). Then, we identify challenges faced by CL across training, evaluation, task setting, and deployment in online environments. Additionally, we outline promising directions for CL in theoretical analysis, efficient computation, empowering large language models, application scenarios and evaluation frameworks.