LLM-VPRF：基于大型语言模型的向量伪相关反馈
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2025-04-03 v1 机器学习
摘要
向量伪相关反馈（VPRF）通过迭代细化查询表示，已在改进基于BERT的稠密检索系统方面显示出前景。本文探讨了VPRF在大型语言模型（LLM）基于稠密检索器中的可通用性。我们引入LLM-VPRF并在多个基准数据集上进行评估，分析不同LLM对反馈机制的影响。我们的结果表明，VPRF的优势成功地扩展到LLM架构中，使其成为无论底层模型为何种类型，都能提升稠密检索性能的稳健技术。本工作弥合了VPRF与传统基于BERT的稠密检索器以及现代LLM之间的差距，同时提供了关于其未来发展方向的见解。
引用
@article{arxiv.2504.01448,
title = {LLM-VPRF: Large Language Model Based Vector Pseudo Relevance Feedback},
author = {Hang Li and Shengyao Zhuang and Bevan Koopman and Guido Zuccon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.01448},
year = {2025}
}