Information Retrieval Meets Large Language Models: A Strategic Report from Chinese IR Community

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

UnknownBody

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

阅读量203

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/132896629

LLM 日更专栏收录该内容

828 篇文章

已下架不支持订阅

本文探讨了大型语言模型（LLM）如何改变信息检索（IR）领域，提出LLM与IR的相互增强形成新范式，同时指出了计算成本高、特定领域适应性、可信度和可控性等挑战。中国IR界的战略研讨会提出了对IR核心价值的反思和未来发展方向。

本文是LLM系列文章，针对《Information Retrieval Meets Large Language Models: A Strategic Report from Chinese IR Community》的翻译。

摘要

信息检索（IR）的研究领域已经发生了重大变化，超越了传统的搜索，以满足不同的用户信息需求。最近，大型语言模型（LLM）在文本理解、生成和知识推理方面表现出了非凡的能力，为IR研究开辟了令人兴奋的途径。LLM不仅有助于生成检索，还为用户理解、模型评估和用户系统交互提供了改进的解决方案。更重要的是，IR模型、LLM和人类之间的协同关系形成了一种新的技术范式，对信息寻求来说更为强大。IR模型提供实时和相关的信息，LLM贡献内部知识，人类在信息服务的可靠性方面扮演着需求者和评估者的核心角色。尽管如此，仍然存在重大挑战，包括计算成本、可信度问题、特定领域的限制和道德考虑。为了深入讨论LLM对IR研究的变革性影响，中国IR界于2023年4月举办了一次战略研讨会，产生了宝贵的见解。本文总结了研讨会的成果，包括对IR核心价值观的反思，LLM和IR的相互增强，提出了一种新的IR技术范式，以及公开挑战。