Rethinking Search: Making Experts out of Dilettantes #48
Description
Meta
- Link: https://arxiv.org/abs/2105.02274
- Author: google
- Date: 2021
- Journal:
どんなもの？（3行ぐらいで）
情報を必要としているとき、ユーザーは専門家に相談したいと思うが、その代わりに検索エンジンなどの情報検索システムを利用することが多い。従来の情報検索システムは、情報ニーズに直接答えるのではなく、（できれば権威のある）回答への参照を提供する。成功している質問応答システムは、人間の専門家によってオンデマンドで作成された限られたコーパスを提供しているが、これではタイムリーでもスケーラブルでもない。対照的に、事前に学習された大規模な言語モデルは、情報ニーズに対応した散文を直接生成することができますが、現在のところ、専門家というよりはディレッタントのような存在です。この論文では、古典的な情報検索と事前に学習された大規模な言語モデルから得られたアイデアをどのように合成し、専門家によるアドバイスを真に実現するシステムに進化させることができるかを検討しています。