Informationsbeschaffung trifft auf große Sprachmodelle: Ein strategischer Bericht aus der chinesischen IR-Community

Das Forschungsfeld der Informationsbeschaffung (IR) hat sich erheblich weiterentwickelt und geht über die traditionelle Suche hinaus, um den vielfältigen Informationsbedürfnissen der Nutzer gerecht zu werden. Kürzlich haben große Sprachmodelle (LLMs) außergewöhnliche Fähigkeiten in der Textverständnis, -generierung und Wissensinferenz gezeigt, die spannende Möglichkeiten für die IR-Forschung eröffnen. LLMs erleichtern nicht nur die generative Informationsbeschaffung, sondern bieten auch verbesserte Lösungen für das Nutzerverständnis, die Modellauswertung und die Interaktionen zwischen Nutzer und System. Noch wichtiger ist, dass die synergistische Beziehung zwischen IR-Modellen, LLMs und Menschen ein neues technisches Paradigma bildet, das leistungsfähiger für die Informationssuche ist. IR-Modelle bieten Echtzeit- und relevante Informationen, LLMs tragen internes Wissen bei, und Menschen spielen eine zentrale Rolle als Nachfrager und Beurteiler der Zuverlässigkeit von Informationsdiensten. Dennoch bestehen erhebliche Herausforderungen, darunter computergestützte Kosten, Glaubwürdigkeitsbedenken, domänenspezifische Einschränkungen und ethische Überlegungen. Um den transformativen Einfluss von LLMs auf die IR-Forschung umfassend zu diskutieren, führte die chinesische IR-Community im April 2023 einen strategischen Workshop durch, der wertvolle Erkenntnisse brachte. Dieses Papier bietet eine Zusammenfassung der Ergebnisse des Workshops, einschließlich der Neuausrichtung der Kernwerte der IR, der gegenseitigen Verbesserung von LLMs und IR, dem Vorschlag eines neuartigen technischen Paradigmas für IR und unadressierten Herausforderungen.