这篇论文介绍了一个名为FOLLOWIR的数据集和方法，旨在评估和提升信息检索（IR）模型在遵循指令方面的能力。在现代的大型语言模型（LLMs）中，虽然它们能够理解和执行复杂的指令，但大多数基于LLMs的IR模型仍然只接受查询作为输入，而没有使用指令。FOLLOWIR的目标是改变这一现状，让IR模型能够更好地理解和遵循详细的指令，从而提高检索的准确性和相关性。
主要功能：
- 评估IR模型的指令遵循能力： FOLLOWIR提供了一个基准测试，可以测量IR模型在处理包含详细指令的查询时的表现。
- 提供训练数据： 它还包含一组训练数据，帮助IR模型学习如何更好地遵循现实世界中的指令。
主要特点：
- 基于TREC会议的指令： FOLLOWIR利用TREC会议中给定的详细指令（称为叙述）来评估文档的相关性。
- 新的评估框架： 论文开发了一种新的成对评估框架，用于测量模型在面对修改后的指令时的表现。
工作原理：
- 数据集构建： 从三个深度评估的TREC集合开始，修改注释者的指令，并重新注释相关文档。
- 评估基准： 通过新的成对评估框架，测量模型在原始指令和修改后的指令下的表现差异。
- 模型训练： 使用真实世界中使用的指令作为训练数据，对模型进行微调，以提高其遵循复杂指令的能力。
具体应用场景：
- 学术研究： 研究人员可以利用FOLLOWIR来找到符合特定条件的论文，例如特定会议、特定方法或特定时间段的研究成果。
- 法律文档检索： 法律专业人士可以使用FOLLOWIR来检索与特定案件相关的法律文档，同时排除不相关的信息。
总的来说，FOLLOWIR为IR领域提供了一个重要的工具，它不仅能够评估现有模型在遵循指令方面的能力，还能够帮助开发出更智能、更灵活的检索系统，以满足用户复杂的信息需求。
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