这篇论文提出了一种通用的增强检索的机器学习框架，可以将信息检索的核心原理应用和扩展到任务驱动的机器，从而实现模型的泛化、可扩展性、鲁棒性和可解释性的显著提高。

May, 2022

Re2G利用神经检索和排名策略结合BART序列生成器，在零-shot填槽、问答、事实核查和对话等任务中取得了相对增益为9%至34%的较大提升，是目前KILT排行榜上最先进的模型。

Jul, 2022

本文全面调研了针对词嵌入、序列建模、注意力模块、Transformer、BERT以及文档排名的机器学习和自然语言处理研究的可解释性和解释性方法，最后提出了未来的研究方向。

Dec, 2022

信息检索系统和大型语言模型的融合，包括关键方面，如查询重写、检索、重新排序和阅读器，在这一快速发展的研究领域中提供全面的概述和深入的见解。

Aug, 2023

大型语言模型与检索增强语言模型结合，提供了一个全面的概述，探讨了它们的范式、演化、分类和应用，以及其中关键组件如检索器、语言模型和增强部分，同时讨论了其在多个任务中的效用和评估方法，以及未来研究的方向。

Apr, 2024

通过使用未标记的数据，我们研究了倒向工程适应信息检索(RE-AdaptIR)的有效性，以改进只使用未标记数据的基于大语言模型的信息检索(LLM-based IR)模型， 并且展示了在培训领域和未见过查询的领域中性能的改善。

Jun, 2024

在大型语言模型（LLM）的语义查询中，矢量检索算法对于同时满足相似性和多样性的条件具有重要意义。本文通过总和矢量与查询矢量之间的关系，引入了一种新的方法来表征相似性和多样性在检索过程中的约束。此外，我们还提出了一种新的组合优化挑战，从一组候选矢量中选择k个矢量，使其总和矢量与查询矢量最大程度地对齐，这是一个NP完全问题，从而奠定了在矢量检索中同时追求相似性和多样性的深远困难，并为进一步的研究奠定了理论基础。此外，我们提出了启发式算法Vectors Retrieval with Similarity and Diversity (VRSD)，它不仅具有明确的优化目标，避免了预设参数的需求，还较MMR在时间复杂度上实现了适度的降低，经验验证进一步证实VRSD在各种数据集上明显优于MMR。

Jul, 2024

本研究解决了传统检索模型在领域准确性和推广能力方面的不足，通过对多种检索任务的全面实证研究，评估了大型语言模型（LLMs）的性能。研究发现，较大的模型和广泛的预训练能够持续提升领域准确性和数据有效性，并在零样本推广和多任务学习等方面展现出显著潜力，这为未来相关领域的研究与开发提供了重要见解。

Aug, 2024

本研究针对传统检索模型在特定领域的准确性和泛化能力不足的问题，采用大型语言模型（LLMs）进行评估，探讨其在密集检索中的独特优势。研究结果表明，较大的模型和更长的预训练时间能够显著提高领域内准确性和数据效率，同时在零样本泛化、长检索等多任务学习中具有重要潜力，这为未来的研究和开发提供了有价值的见解。

Aug, 2024

本研究针对检索增强模型理解不足的问题，提出了一个统计框架，包含检索器和预测器两个关键组件，来提升最终预测的准确性。研究的主要发现是，提出的训练方法和统计分析在开放领域问答任务中显示了显著的效果，阐明了检索器和预测器对模型性能的重要贡献。

Aug, 2024