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저자정보
서민택 (전북대학교) 임준호 (한국전자통신연구원) 김태형 (KT) 류휘정 (KT) 장두성 (KT) 나승훈 (전북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.10
발행연도
2024.10
수록면
900 - 907 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2024.51.10.900

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오픈 도메인 질의응답 작업은 검색을 통해 단서를 얻고 문제를 해결하는 과정이다. 이러한 작업에서 검색 모델이 적절한 단서를 제공하는 것은 매우 중요하며, 이는 최종 성능에 직접적인 영향을 미친다. 또한, 정보 검색은 일상 생활에서도 빈번히 사용되는 중요한 기능이다. 본 논문에서는 이러한 문제의 중요성을 인식하고, 검색 모델의 성능 향상을 목표로 한다. 최근 디코더 모델에서 Reinforcement learning from human feedback(RLHF)을 통해 출력을 조정하는 방식이 자주 사용되고 있는 것처럼, 본 연구에서는 강화학습을 활용하여 검색 모델을 강화하고자 한다. 구체적으로, 답변 모델의 손실과 검색 문서와 정답 문서 간의 유사도라는 두 가지 보상을 정의하고, 이를 바탕으로 강화학습을 적용하여 검색 모델의 문서 확률 분포에서 1위 문서의 확률 점수를 조정한다. 이러한 방법을 통해 강화학습 방법의 일반성과 이를 통한 추가적인 성능 향상을 확인한다.
#언어 모델 #정보 검색 #강화학습 #질의 응답 #Language model #Information retrieval #Reinforcement learning #Question answering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 검색 모델 피드백 학습
4. 실험
5. 결론
References

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