Nov, 2023
相对为上！-- 一种用于提升零样本相关性预测的合成查询生成方法
It's All Relative! -- A Synthetic Query Generation Approach for Improving Zero-Shot Relevance Prediction
Aditi Chaudhary, Karthik Raman, Michael Bendersky
TL;DR最近大型语言模型（LLMs）的发展表明，通过仅给出少量示例，可以生成合成的查询 - 文档对，从而为建立更好的信息检索模型提供支持，特别是对于没有可用训练数据的任务。本文提出通过同时为不同标签生成查询来减轻 LLMs 的负担，通过大量实验发现，以这种方式生成的合成查询在下游任务中表现更好，说明生成的查询确实具有更高的质量。