本文对预训练模型在召回(retrieval), 排序(re-ranking),以及其他部分的应用做一个总结,参考学长们的综述:Pre-training Methods in Information Retrieval[1] 1 『背景』 搜索任务就是给定一个query或者QA中的question,去大规模的文档库中找到相似度较高的文档,并返回一...
参考文献 [1] Less is More: Pre-train a Strong Text Encoder for Dense Retrieval Using a Weak Decoder [2] TSDAE: Using Transformer-based Sequential Denoising Auto-Encoder for Unsupervised Sentence Embedding Learning [3] BEIR: A Heterogenous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieva...
2.1 pretrain (general-domain) + fine-tune (target domain) 模式2019 年 6 月,PolyAI 团队发表了论文:Training Neural Response Selection for Task-Oriented Dialogue Systems[1](2019 ACL Paper),该论文提出了一种新的方法来训练面向任务型对话的回复选择模型。该方法先在 Reddit 数据集上预训练一个通用的回复...
所以,应该设计专门针对检索任务的预训练任务。文章Pre-training Tasks for Embedding-based Large-scale Retrieval提出了三个针对检索设计的预训练任务,都是使用Wikipedia的大量无标注数据进行自监督训练。训练数据是都是<query,doc+>样本对,这些样本对的获取方式有三个:...
近期，剑桥大学信息工程系人工智能实验室完整开源了首个预训练、通用多模态后期交互知识检索器 PreFLMR （Pre-trained Fine-grained Late-interaction Multi-modal Retriever）。相比以往常见的模型，PreFLMR 有以下特点：1.PreFLMR 是一个可以解决文文检索，图文检索，知识检索等多个子任务的通用预训练模型。该模型经过...
目前信息检索(Information Retrieval)几乎都是使用深度学习系列的方法,即NeuIR(neural information retrieval)。而随着预训练在深度学习领域的大放光芒,信息检索中也出现了各种预训练策略。这篇文章博主将整理来自清华大学与中科院的信息检索综述,先上路径。 Title:Pre-training Methods in Information Retrieval ...
RetroMAE: Pre-Training Retrieval-oriented Language Models Via Masked Auto-Encoder 论文摘要 尽管预训练在许多重要的 NLP 任务中取得了进展,但仍然需要探索有效的密集检索预训练策略。在本文中,我们提出了 RetroMAE,一种基于掩码自动编码器 (MAE) 的新的面向检索的预训练范例。RetroMAE 突出了三个关键设计。1) ...
为促进信息检索相关领域的学术交流,中国中文信息学会信息检索专委会将定期推送国内学者在相关领域顶级国际会议上发表的优秀论文。本期推荐的是一篇即将在WSDM 2021发表的有关检索预训练的长文:《PROP: Pretraining with Representative Words Prediction for Ad-hoc Retrieval》。 打开APP,查看更多精彩图片 论文链接:https...
关键词:注射用血栓通(冻干);文献预检索;专家共识;中药系统评价;临床适应证 中图分类号:R972 文献标志码:A 文章编号:1674 - 5515(2023)04 - 0951 - 11 DOI: 10.7501/j.issn.1674-5515.2023.04.035 Literature pre-search in the development of expert consensus on clinical application of Xueshuantong for ...
针对这个问题,检索增强生成(RAG,Retrieval-Augmented Generation)提供了一个简单有效的让多模态大模型成为” 领域专家” 的方案:首先,一个轻量的知识检索器(Knowledge Retriever)从专业数据库(例如 Wikipedia 或企业知识库)中获得相关的专业知识;然后,大模型将这些知识和问题一起作为输入,生成准确的答案。多模态知识提取...