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Promptriever：可像语言模型一样被提示的指令训练检索模型
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
GrIPS是一种无梯度搜索方法，能够有效提升大型语言模型在分类任务中的表现。研究提出了多种基于Prompt Tuning的技术，如Instance-wise Prompt Tuning和Promptagator，显著提高了检索性能和泛化能力。此外，ControlRetriever和INTER数据集的引入进一步增强了模型在信息检索任务中的能力。
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关键要点
- GrIPS是一种无梯度搜索方法，能够有效提升大型语言模型在分类任务中的表现。
- 提出了Instance-wise Prompt Tuning（IPT）方法，通过注入输入数据实例的知识，显著提高了任务性能。
- 基于Prompt tuning的神经文本检索方法能够在更新0.1%参数的情况下，提升检索模型的泛化性能。
- Promptagator方法利用少量任务知识生成特定检索器，显著提高了检索性能。
- ControlRetriever通过自然语言提供检索意图，解决了密集检索模型在不同任务中的表现问题。
- 引入INTER数据集，显著提高了大型语言模型在信息检索任务中的能力。
- 开发了一种小规模神经信息检索模型的方法，使用少于100M参数进行训练，依赖于合成查询生成。
- 通过渐进性微调将提示知识内化到模型参数中，显著提高了推理效率和降低了成本。
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延伸问答
GrIPS方法的主要特点是什么？
GrIPS是一种无梯度搜索方法，能够有效提升大型语言模型在分类任务中的表现。
Instance-wise Prompt Tuning（IPT）是如何提高任务性能的？
IPT通过注入输入数据实例的知识，生成更具体的上下文信息，从而显著提高任务性能。
ControlRetriever解决了什么问题？
ControlRetriever通过自然语言提供检索意图，解决了密集检索模型在不同任务中的表现问题。
Promptagator方法的优势是什么？
Promptagator利用少量任务知识生成特定检索器，显著提高了检索性能。
INTER数据集对信息检索任务的影响是什么？
INTER数据集显著提高了大型语言模型在信息检索任务中的能力，涵盖了多个基本IR类别的任务。
如何通过渐进性微调提高推理效率？
通过渐进性微调将提示知识内化到模型参数中，可以减少推理标记超过90％，加速推理4.2倍，节省88.3％的费用。
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