ねえ智也くん、この論文のタイト…
解説
ねえ智也くん、この「生成情報検索評価」って論文、何について書かれてるの？
これはね、情報検索システムの評価方法についての研究だよ。特に、大規模言語モデルを使った新しい評価方法に焦点を当てているんだ。
大規模言語モデルって何？
大規模言語モデル、略してLLMは、大量のテキストデータから学習するAIの一種で、文章を理解したり生成したりする能力があるんだ。
へえ、それで、どうやって評価するの？
この論文では、LLMを使ってシステムの出力を評価する方法と、人間による評価がまだ必要であることを説明しているよ。
なるほど、じゃあ将来的にはAIが全部自動で評価する日が来るのかな？
完全に自動化される可能性もあるけど、人間の評価も重要な役割を果たし続けるだろうね。特に、評価の質を保証するためにはね。
へー、AIにも限界があるんだね！
そうだね。でも、技術の進歩によって、その限界もどんどん広がっていくよ。
技術の進歩、楽しみだね！智也くん、また教えてね！
もちろんだよ。また何でも聞いてね。
要点
この章では、生成情報検索評価を二つの異なるが関連する視点から考察します。
大規模言語モデル（LLMs）は評価ツールとして急速に普及しており、基本的な関連性判断タスクにおいて、クラウドソースの作業者や他の有償評価者よりも優れている可能性が示されています。
生成情報検索（GenIR）システムと、検索を強化した生成（RAG）システムの評価を考察します。
GenIRシステムの評価は、少なくとも部分的にはLLMに基づいた評価に基づくことが期待されています。
評価の循環性を解決するために、LLMに基づく評価を「スローサーチ」として見ること、そして人間の評価に基づく評価の必要性を認識することの二つの方法が提案されています。