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会話型少数ショット密検索のための合成データ生成

（CONVERSER: Few-Shot Conversational Dense Retrieval with Synthetic Data Generation）

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田中専務

拓海先生、最近社員から「会話で情報を引き出す検索をAIで改善できる」と言われて困っています。現場は膨大な文書があるのに、どうやって少ないデータで学習するのかがよく分かりません。要するにデータをたくさん集めないとダメなのではないでしょうか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今回紹介する方法は、少ない実データから大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）を使い合成的に会話クエリを作って学習する考え方です。まず結論を3点だけあげますね。1つ、現場の少量データで実用水準に近い検索器が作れること。2つ、LLMを使って多様な会話の切り口を自動生成できること。3つ、実運用では生成したデータを精選することが鍵になることです。

田中専務

それは興味深いですね。うちの現場では会話の流れが重要で、前の質問を踏まえた続きの質問が多いのです。こうした『文脈依存の質問』に対応できるのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！CONVERSERはまさにその

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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