כתבה
arXiv cs.CL ·
MERGE: חבילת חיפוש משולבת של LLMs לפיצוח חיפוש
MERGE: Multi-LLM Ensemble for Retrieval via Generative Enrichment
חבילת MERGE משלבת שלושה LLMs שונים לשיפור חיפוש באמצעות פיצוח גנרטיבי. החבילה כוללת שלב ראשון שבו שלושה LLMs נפרדים מפיצים חיפושים פוטנציאליים, ושלב שני שבו LLM גדול יותר מפיץ את החיפושים הפוטנציאליים לחיפוש יחיד. החבילה כוללת גם תהליך אוטומטי של אופטימיזציה של פרגמנטים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.37574v1 Announce Type: cross Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly used to enrich user queries in information retrieval (IR) so that a standard retriever such as BM25 can bridge vocabulary gaps with the target corpus. Any single LLM, however, is limited by its training data and architectural biases, and its enrichment behavior depends on hand-crafted prompts that must be re-engineered for each new model -- an expensive and poorly scalable process. We present MERGE (Multi-LLM Ensemble for Retrieval via Generative Enrichment), a two-stage framework: three heterogeneous 7-8B open-source LLMs independently produce candidate expansions, and a larger LLM generatively synthesizes them into a single query. To make prompt engineering scalable across the ensemble, we int
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית