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- A Survey of Model Architectures in Information Retrieval [64.8]
機能抽出のためのバックボーンモデルと、関連性推定のためのエンドツーエンドシステムアーキテクチャの2つの重要な側面に焦点を当てる。 従来の用語ベースの手法から現代のニューラルアプローチまで,特にトランスフォーマーベースのモデルとそれに続く大規模言語モデル(LLM)の影響が注目されている。 我々は、パフォーマンスとスケーラビリティのアーキテクチャ最適化、マルチモーダル、マルチランガルデータの処理、従来の検索パラダイムを超えた新しいアプリケーションドメインへの適応など、新たな課題と今後の方向性について議論することで結論付けた。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2025 18:42:58 GMT)
- LLMの影響を受け、また、LLM時代で重要性増すInformation Retrievalのサーベイ
- 結論の「Information retrieval modeling has evolved from simple term matching to complex neural networks and LLM-driven approaches, significantly improving search capabilities. Key challenges ahead include balancing computational efficiency with performance, handling diverse data types, maintaining faithfulness and trustworthiness, and integrating with emerging technologies like autonomous agents.」はその通りと思う。
- LLM-guided Plan and Retrieval: A Strategic Alignment for Interpretable User Satisfaction Estimation in Dialogue [5.1]
PRAISEは効果的なユーザ満足度予測のための解釈可能なフレームワークである。 3つのモジュールを通して動作する。 ユーザ満足度推定タスクの3つのベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Mar 2025 18:12:33 GMT)
- ユーザ満足度を推定するためのフレームワーク「PRAISE (Plan and Retrieval Alignment for Interpretable Satisfaction Estimation)」の提案。AgenticなアプローチでStrategy Planner、Feature Retriever、Score Analyzerで構成。
- 興味深い結果だが、LLM（API）が若干古いような気がしなくもない。最新のAPIだとどのような結果になるのだろうか。