Towards Boosting LLMs-driven Relevance Modeling with Progressive Retrieved Behavior-augmented Prompting: เสริมศักยภาพโมเดลภาษาขนาดใหญ่ด้วยการเรียนรู้พฤติกรรมการค้นหาแบบก้าวหน้า
ในยุคที่ข้อมูลท่วมท้น การสืบค้นข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำกลายเป็นสิ่งจำเป็น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เข้ามามีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีการสืบค้นข้อมูล อย่างไรก็ตาม LLMs ยังคงเผชิญกับความท้าทายในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างข้อความค้นหาและเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง บทความนี้นำเสนอแนวทางใหม่ในการเสริมสร้างศักยภาพของ LLMs ในการสร้างแบบจำลองความเกี่ยวข้อง (Relevance Modeling) ด้วยเทคนิคการเรียนรู้พฤติกรรมการค้นหาแบบก้าวหน้า (Progressive Retrieved Behavior-augmented Prompting)
ความท้าทายของ LLMs ในการสร้างแบบจำลองความเกี่ยวข้อง
LLMs แม้จะสามารถประมวลผลภาษาธรรมชาติได้อย่างลึกซึ้ง แต่ยังคงมีข้อจำกัดในการทำความเข้าใจความหมายแฝงและบริบทของข้อความค้นหา ตัวอย่างเช่น ข้อความค้นหา "รองเท้าวิ่งสำหรับคนเท้าแบน" อาจมีความหมายแฝงถึงความต้องการรองเท้าที่มี "ส่วนโค้งรองรับ" หรือ "พื้นรองเท้าแบบพิเศษ" ซึ่ง LLMs อาจไม่สามารถตีความได้อย่างถูกต้อง
Progressive Retrieved Behavior-augmented Prompting: นวัตกรรมการเรียนรู้พฤติกรรมการค้นหา
เพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าว งานวิจัยนี้ได้นำเสนอเทคนิค Progressive Retrieved Behavior-augmented Prompting ซึ่งเป็นการผสานรวมข้อมูลพฤติกรรมการค้นหาของผู้ใช้งานเข้ากับกระบวนการสร้างแบบจำลองความเกี่ยวข้องของ LLMs โดยแบ่งเป็น 2 ขั้นตอนหลัก:
- การดึงข้อมูลพฤติกรรมการค้นหา (Retrieval of Search Behavior Data): ระบบจะทำการรวบรวมข้อมูลพฤติกรรมการค้นหาที่เกี่ยวข้องกับข้อความค้นหาที่กำหนด เช่น ประวัติการค้นหา คำค้นหายอดนิยม และลิงก์ที่ผู้ใช้งานคลิก ข้อมูลเหล่านี้สะท้อนถึงความต้องการที่แท้จริงของผู้ใช้งานและบริบทของการค้นหา
- การปรับแต่ง Prompt แบบก้าวหน้า (Progressive Prompt Augmentation): ข้อมูลพฤติกรรมการค้นหาที่ได้จะถูกนำมาใช้ในการปรับแต่ง Prompt หรือ คำสั่งที่ป้อนให้กับ LLMs ในการสร้างแบบจำลองความเกี่ยวข้อง กระบวนการนี้จะดำเนินการแบบก้าวหน้า โดยเริ่มจาก Prompt พื้นฐาน และค่อยๆ เพิ่มเติมข้อมูลพฤติกรรมที่เกี่ยวข้องมากขึ้น ทำให้ LLMs สามารถเรียนรู้และปรับแต่งแบบจำลองให้สอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ผลลัพธ์และข้อสรุป
จากการทดสอบกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ พบว่าเทคนิค Progressive Retrieved Behavior-augmented Prompting ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ LLMs ในการสร้างแบบจำลองความเกี่ยวข้องได้อย่างเห็นได้ชัด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของความแม่นยำในการจัดอันดับผลลัพธ์การค้นหาและความพึงพอใจของผู้ใช้งาน
| Metric | Baseline LLMs | LLMs with Progressive Retrieved Behavior-augmented Prompting |
|---|---|---|
| NDCG@10 | 0.65 | 0.72 |
| MAP@10 | 0.58 | 0.64 |
เทคนิคนี้ถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีการสืบค้นข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบที่ต้องอาศัยความเข้าใจในความต้องการที่ซับซ้อนของผู้ใช้งาน อย่างไรก็ตาม ยังคงมีประเด็นที่น่าสนใจสำหรับงานวิจัยในอนาคต เช่น การพัฒนาเทคนิคการดึงข้อมูลพฤติกรรมการค้นหาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และการประยุกต์ใช้เทคนิคนี้กับ LLMs ในภาษาอื่นๆ
Fun Fact: รู้หรือไม่ว่า Google ใช้เทคนิคการเรียนรู้จากพฤติกรรมการค้นหาของผู้ใช้งานในการปรับปรุงผลลัพธ์การค้นหา โดยข้อมูลเช่น ประวัติการค้นหา ตำแหน่งที่ตั้ง และเว็บไซต์ที่เคยเข้าชม ล้วนถูกนำมาใช้ในการปรับแต่งผลลัพธ์ให้ตรงกับความต้องการของผู้ใช้งานมากขึ้น
#LLMs #RelevanceModeling #SearchBehavior #InformationRetrieval
บทความ
