Sep, 2023
CONVERSER:基于合成数据生成的小样本对话稠密检索
CONVERSER: Few-Shot Conversational Dense Retrieval with Synthetic Data Generation
Chao-Wei Huang, Chen-Yu Hsu, Tsu-Yuan Hsu, Chen-An Li, Yun-Nung Chen
TL;DR使用 CONVERSER 框架,在最多 6 个领域对话示例的情况下,利用大规模语言模型的上下文学习能力为基于对话的密集重排进行训练,实验结果表明所提出的框架在少样本对话密集重排中取得了可比较的性能。