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...
โปรดใช้วิจารณญาณในการอ่านและรับชมเนื้อหาภายในเว็บไซต์ ควรหาข้อมูลเพิ่มเติมทุกครั้ง บทความภายในเว็บไซต์นี้ไม่ได้แสดงข้อเท็จจริงใด ๆ ไม่สามารถใช้อ้างอิงหรือใช้ในทางที่ก่อให้เกิดความเสียหายต่อผู้อื่นได้ ซึ่งรูปภาพประกอบและวันที่เผยแพร่บทความอาจไม่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาหรือตรงกับความเป็นจริงในปัจจุบัน และเนื่องจากบทความมีการเผยแพร่อัตโนมัติ หากพบเห็นบทความไม่เหมาะสม หรือผิดวัตถุประสงค์ที่กล่าวไว้ข้างต้นสามารถแจ้งลบได้ทันที