«`html
Повышение эффективности поиска с помощью интеллектуальных языковых моделей и поисковых систем
Возникновение интернета привело к огромному количеству информации, что сделало поисковые системы более важными, чем когда-либо, для ориентации в этом огромном онлайн-мире. Однако, по мере усложнения пользовательских запросов и увеличения ожиданий точных, актуальных и релевантных ответов, традиционные технологии поиска сталкиваются с различными проблемами. Значительные успехи достигнуты в области обработки естественного языка (NLP) и технологий информационного поиска (IR). Эти достижения направлены на улучшение способа извлечения контента из множества доступных веб-сайтов машинами, эффективного хранения и индексации этого контента, более точного понимания пользовательских запросов и предоставления актуальной информации организованным образом.
Использование больших языковых моделей для улучшения поисковых функций
Большие языковые модели (LLM) являются основными инструментами генеративного искусственного интеллекта (GenAI) и обладают большим потенциалом в понимании, создании и улучшении человеческого языка. Комбинирование LLM с сервисами поисковых систем — это захватывающая новая область в области вычислений, которая может значительно улучшить поисковые функции и изменить способ взаимодействия пользователей с цифровыми информационными системами. Например, новая версия Bing использует ChatGPT для выполнения Retrieval-Augmented Generation (RAG), добавляя результаты поиска в контекст LLM для создания подробных ответов на основе наиболее актуальной информации из своей базы данных.
Интеграция LLM с поисковыми системами
Интеграция LLM с поисковыми системами вызывает значительные изменения в получении информации, обработке запросов и взаимодействии с пользователями. Эти передовые модели предоставляют ряд функций, которые повышают эффективность, точность и удобство использования поисковых систем. Рассматривая их разнообразные вклады, ясно, что LLM имеют потенциал в четырех основных областях: понимание контента и извлечение информации, семантическая релевантность для сопоставления и ранжирования контента, создание профиля пользователя и моделирование контекста, а также сравнительный анализ для ранжирования и оценки. Сотрудничество между LLM и поисковыми системами приведет к более инновационным решениям, формируя будущее способы взаимодействия людей с информацией благодаря технологическим достижениям.
Применение Search4LLM и LLM4Search
Search4LLM и LLM4Search позволяют значительно улучшить всю жизненный цикл LLM, начиная с предварительной тренировки и до применения моделей. Поисковые системы играют критическую роль в предварительном этапе тренировки LLM. Этот этап очень важен, поскольку он создает основу для дальнейшей специфической тренировки модели. Польза от поисковых систем здесь огромна, поскольку они предлагают уникальный и мощный способ сбора, категоризации и индексации большого объема онлайн-контента. Эти способности напрямую влияют на качество и эффективность предварительной тренировки LLM во многих важных аспектах.
Заключение
Предложенные командой IEEE темы, Search4LLM и LLM4Search, подчеркивают потенциал наборов данных поисковых систем для улучшения интеллекта LLM, помогая этим моделям лучше справляться с сложными запросами. Другая тема, LLM4Search, демонстрирует, как LLM могут положительно повлиять на поисковые системы путем улучшения понимания контента, точности поиска и удовлетворенности пользователей.Однако полная интеграция LLM с поисковыми системами сопряжена с вызовами, такими как технические трудности, этические вопросы и предвзятость в тренировке модели. Несмотря на эти трудности, данная работа показывает многообещающее будущее, в котором сочетание LLM и поисковых систем может создать новую эру интеллектуальных, эффективных и удобных в использовании поисковых сервисов.
Проверьте статью. Вся кредит за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему подразделению ML SubReddit с 46 тыс. подписчиков.
The post Search4LLM and LLM4Search: Improving Language Models and Search Engines appeared first on MarkTechPost.
«`
