Как Google использует LLM и Few-Shot Learning (PROMPTAGATOR) для быстрого обучения специализированных поисковых моделей без больших датасетов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему дефицита данных (data scarcity) для обучения нейронных поисковых систем (neural retrieval systems). Традиционные методы требуют десятков тысяч размеченных примеров для каждой новой задачи, что дорого и медленно. Существующие модели, обученные на общих данных (например, Question Answering), плохо справляются с разнообразными задачами поиска (например, проверка фактов, поиск аргументов), где интент и распределение запросов отличаются. Изобретение позволяет обучать высокоэффективные специализированные модели поиска, используя лишь минимальное количество примеров (few-shot learning).

Что запатентовано

Запатентована система (называемая в описании PROMPTAGATOR) для генерации синтетических обучающих данных с использованием Больших Языковых Моделей (LLM). Суть заключается в использовании очень малого количества примеров (от 2 до 8) в качестве промптов (prompts) для инструктирования LLM. LLM генерирует масштабный набор синтетических пар запрос-документ, специфичных для целевой задачи и корпуса. Затем на этих данных обучается эффективная модель поиска (например, Dual-Encoder).

Как это работает

Механизм работает в несколько этапов:

• Определение задачи: Система получает целевой корпус документов и несколько (например, 2-8) примеров (prompts), определяющих новую задачу поиска.
• Генерация синтетических данных (LLM): LLM (например, FLAN) инструктируется генерировать запросы для документов из корпуса, следуя формату и интенту, показанному в промптах.
• Фильтрация данных: Синтетические данные фильтруются для удаления шума. Используется метод round-trip filtering, который проверяет, может ли сгенерированный запрос найти исходный документ.
• Обучение модели поиска: Эффективная модель поиска (например, Dual-Encoder) обучается на очищенном синтетическом датасете, усваивая специфическое определение релевантности для новой задачи.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Использование LLM для генерации данных и методы Few-Shot Learning находятся на переднем крае развития Information Retrieval. Этот патент описывает конкретный механизм, позволяющий Google быстро адаптировать свои поисковые системы к новым интентам, вертикалям и типам контента без необходимости масштабной ручной разметки. Это отражает самые современные подходы к обучению моделей поиска.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение (8/10). Он демонстрирует, как Google может создавать высокоспециализированные модели поиска для конкретных ниш или задач, используя минимальное количество данных. Это означает, что понимание не только ключевых слов, но и точного интента (search intent) и стиля запросов (query distribution) в конкретной нише становится критически важным. Если Google обучит специализированную модель для вашей тематики, стандартные подходы к оптимизации могут оказаться неэффективными.

Детальный разбор

Термины и определения

Dual-Encoder Model (Модель двойного энкодера)

Тип нейронной поисковой модели, которая независимо кодирует запросы и документы в плотные векторы (embeddings). Эффективна для быстрого поиска (Retrieval) по большим корпусам.

Few-Shot Learning (Обучение на нескольких примерах)

Метод машинного обучения, при котором модель обучается выполнять задачу, используя очень малое количество размеченных примеров (в данном патенте от 2 до 8).

FLAN (Fine-tuned Language Network)

Пример LLM, упомянутый в патенте (Claim 9). Модель, обученная с использованием instruction tuning, что позволяет ей хорошо работать на новых задачах.

Large Language Model (LLM / Большая языковая модель)

Нейронная сеть, используемая в патенте для генерации синтетических запросов на основе промптов и корпуса документов.

PROMPTAGATOR

Название, используемое в тексте описания патента для предложенной системы, объединяющей генерацию запросов на основе промптов, фильтрацию и обучение поисковой модели.

Prompt (Промпт)

Входные данные для LLM, которые инструктируют модель. В контексте патента, это примеры пар запрос-документ, демонстрирующие целевую задачу поиска.

Retrieval Task (Задача поиска)

Конкретное поисковое приложение, определяемое корпусом документов, распределением запросов и поисковым интентом (например, проверка фактов, поиск аргументов).

Round-Trip Filtering (往返过滤 / Двусторонняя или Циклическая фильтрация)

Метод фильтрации синтетических данных. Проверяет, может ли сгенерированный запрос (q) найти исходный документ (d), из которого он был сгенерирован. Если нет, пара отбрасывается.

Synthetic Training Dataset (Синтетический обучающий набор данных)

Набор данных, сгенерированный искусственно (с помощью LLM), а не собранный путем ручной разметки.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации данных и обучения модели.

1. Система получает как минимум два промпта (at least two prompts), связанных с задачей поиска в корпусе документов.
2. Применяется LLM на основе этих промптов и корпуса для генерации synthetic training dataset (пар запрос-документ).
3. Модель поиска документов (document retrieval model) обучается на этих синтетических данных.
4. Предоставляется обученная модель поиска.

Ядро изобретения — использование LLM, направляемой малым количеством специфичных для задачи промптов (Few-Shot Learning), для генерации масштабного набора синтетических данных, которые затем используются для обучения специализированной поисковой модели.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет тип обучаемой модели.

Модель поиска документов является моделью двойного энкодера (dual-encoder model).

Это подчеркивает фокус на обучении эффективных моделей, пригодных для масштабного и быстрого поиска.

Claim 5, 6, 8 (Зависимые от 1): Описывают процесс фильтрации данных.

Сгенерированные данные содержат шум (noisy data). Метод включает фильтрацию для удаления шума (Claim 5). Фильтрация может включать round-trip filtering (Claim 8). После фильтрации модель дообучается (fine-tuned) на очищенных данных (Claim 6).

Это указывает на то, что качество сгенерированных LLM данных не идеально, и требуется этап очистки (например, Round-Trip Filtering) для улучшения производительности итоговой модели.

Claim 11 (Зависимый от 1): Перечисляет типы задач поиска.

Задача может включать: поиск документа по вопросу, поиск вопроса по вопросу, поиск документа по утверждению (проверка фактов), поиск поддерживающих аргументов или поиск контраргументов.

Это демонстрирует гибкость метода для адаптации к разнообразным поисковым интентам.

Claim 15 (Независимый пункт): Описывает метод применения обученной модели (Inference).

1. Система получает входной запрос.
2. Обученная модель поиска (обученная по методу из Claim 1) предсказывает релевантный документ из корпуса.
3. Предсказанный документ предоставляется в ответ на запрос.

Этот пункт защищает использование моделей, обученных по методологии PROMPTAGATOR, в реальных поисковых приложениях.

Где и как применяется

Изобретение описывает методологию обучения поисковых моделей, которая происходит офлайн, но результат используется на этапе ранжирования онлайн.

INDEXING / Офлайн-процессы обучения моделей
Основное применение патента. Это не традиционное индексирование контента, а процесс создания и обучения компонентов системы ранжирования.

• Генерация признаков (Data Augmentation): Система использует LLM и промпты для генерации Synthetic Training Dataset из целевого корпуса документов.
• Обучение моделей (Model Training): На синтетических данных обучается специализированная Document Retrieval Model (например, Dual-Encoder).

RANKING – Ранжирование (L1/L2 Retrieval)
На этом этапе применяется результат работы системы. Обученная модель (Dual-Encoder) используется для быстрого отбора кандидатов из индекса в ответ на реальный пользовательский запрос. Модель оценивает релевантность в соответствии со спецификой задачи, которую она выучила.

Входные данные (Обучение):

• Корпус документов (Document Corpus).
• Небольшой набор промптов (от 2 до 8), определяющих задачу.
• Предварительно обученная LLM (например, FLAN).

Выходные данные (Обучение):

• Обученная модель поиска документов (Trained Document Retrieval Model).

На что влияет

• Специфические запросы и задачи: Наибольшее влияние на задачи, отличающиеся от стандартного QA. Патент упоминает проверку фактов (Claim-to-Document), поиск аргументов и контраргументов, поиск дубликатов вопросов.
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на любые ниши, где требуется специализированное понимание интента или где данные ограничены (например, YMYL-тематики: биомедицина, финансы).
• Адаптация к домену: Позволяет адаптировать поиск к специфическим корпусам данных (например, внутренние базы знаний, научные архивы).

Когда применяется

Методология применяется, когда необходимо создать поисковую систему для новой задачи или нового корпуса документов, но доступных размеченных данных недостаточно.

• Условия активации: Наличие корпуса документов и возможность сформулировать задачу поиска через несколько примеров (промптов).
• Частота применения: Процесс генерации данных и обучения модели выполняется офлайн, до развертывания модели в продакшене.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Генерация и фильтрация синтетических данных (Офлайн)

1. Инициализация: Определение задачи поиска, выбор корпуса документов (D) и подготовка небольшого набора (k=2-8) демонстрационных примеров (промптов).
2. Генерация запросов (LLM): Для документов из корпуса (D):
   1. Формируется вход для LLM, включающий промпты и целевой документ.
   2. LLM генерирует синтетические запросы (q). Используется сэмплирование с контролируемой температурой для разнообразия.
   3. Формируется первичный синтетический датасет (S1) из пар (q, d).
3. Обучение первичной модели (R1): На датасете S1 обучается начальная модель поиска (например, Dual-Encoder).
4. Циклическая фильтрация (Round-Trip Filtering): Для каждой пары (q, d) в S1:
   1. Используется модель R1 для поиска топ-K документов по запросу (q).
   2. Если исходный документ (d) не входит в топ-K, пара отбрасывается.
   3. Формируется очищенный датасет (S2).

Процесс Б: Обучение финальной модели поиска (Офлайн)

1. Предварительное обучение (Опционально): Инициализация модели поиска (Dual-Encoder) весами, предобученными на общих данных.
2. Тонкая настройка (Fine-tuning): Модель поиска дообучается на очищенном синтетическом датасете (S2). Используется стандартная функция потерь (softmax loss) с in-batch random negatives.
3. Развертывание: Обученная финальная модель (R2) предоставляется для использования в поиске.

Процесс В: Применение модели (Онлайн / Inference)

1. Получение запроса: Система получает входной запрос от пользователя.
2. Кодирование и Поиск: Обученная модель (R2) кодирует запрос и выполняет быстрый поиск ближайших векторов документов в индексе.
3. Ответ: Найденные документы предоставляются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на методологии обучения и не детализирует конкретные факторы ранжирования. Он оперирует следующими типами данных:

• Контентные факторы: Текст документов из корпуса (Document Corpus). Используется как основа для генерации запросов с помощью LLM и для обучения поисковой модели.
• Структурные данные (Промпты): Размеченные примеры пар запрос-документ (Prompts). Критически важны для определения задачи поиска для LLM.
• Системные данные (Модели): Предварительно обученная LLM (например, FLAN) и архитектура поисковой модели (например, Dual-Encoder).

Какие метрики используются и как они считаются

• Retrieval Score (Оценка поиска): Метрика релевантности, вычисляемая итоговой моделью (Claim 2). В Dual-Encoder это обычно сходство между вектором запроса и вектора документа.
• Threshold Distance (Пороговое расстояние): В контексте модели совместного встраивания (joint embedding model), релевантность определяется, если векторы находятся в пределах порогового расстояния (Claim 4).
• Standard Softmax Loss: Функция потерь, используемая для обучения поисковой модели с использованием in-batch random negatives (Claim 7).
• Temperature Hyperparameter (Гиперпараметр температуры): Используется при генерации запросов LLM для контроля разнообразия. Поддержание температуры ниже порога обеспечивает генерацию разнообразного массива запросов (Claim 10).

Выводы

1. Google может быстро обучать высокоспециализированные поисковые модели. Ключевой вывод — PROMPTAGATOR позволяет Google создавать модели поиска для конкретных интентов (например, проверка фактов, поиск контраргументов), используя всего 2-8 примеров. Это знаменует переход от универсальных моделей к множеству специализированных.
2. LLM как генераторы обучающих данных, а не как поисковики. Роль LLM здесь — не прямое ранжирование, а генерация масштабных синтетических данных офлайн. Для реального поиска используются более эффективные модели (Dual-Encoders).
3. Адаптация к разнообразным интентам и стилям запросов. Система учится понимать не только тематику, но и специфическое поисковое намерение (Search Intent) и то, как пользователи формулируют запросы (Query Distribution) для данной задачи.
4. Качество данных и фильтрация критичны. Патент признает проблему шума в данных, сгенерированных LLM. Механизмы фильтрации, особенно Round-Trip Filtering, являются неотъемлемой частью процесса для обеспечения качества итоговой модели.
5. Быстрая адаптация к новым доменам. Эта технология позволяет Google быстро развертывать качественный поиск в новых доменах или для новых типов контента, как только определен интент и доступны несколько примеров.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Глубокий анализ интента и формулировок запросов в нише: Анализируйте, как именно пользователи формулируют свои потребности (как утверждения, вопросы, аргументы). Поскольку Google обучает модели на синтетических запросах, имитирующих эти формулировки, контент должен быть оптимизирован для ответа на них.
• Создание контента, отвечающего на разнообразные задачи поиска: Расширяйте контент за пределы простых фактов. Включайте аргументацию, контраргументацию, проверку утверждений, сравнения. Это повышает релевантность для специализированных моделей поиска, обученных методом PROMPTAGATOR для этих задач.
• Построение тематического авторитета (Topical Authority) и широкого охвата: Обеспечьте полное покрытие темы. Глубокое и всестороннее содержание повышает вероятность генерации качественных и разнообразных синтетических запросов LLM из вашего контента, что косвенно улучшает восприятие вашего домена поисковыми моделями.
• Четкость и структурированность контента: Создавайте контент с четкой структурой и логикой. Это облегчает LLM генерацию качественных синтетических запросов из вашего контента и повышает вероятность прохождения Round-Trip Filtering.

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус исключительно на стандартных QA-запросах: Оптимизация только под простые вопросы недостаточна. Игнорирование сложных интентов (проверка фактов, аргументация) приведет к потере трафика, так как Google лучше справляется с этими задачами с помощью специализированных моделей.
• Поверхностный контент (Thin Content) и «вода»: Контент, который не предоставляет достаточной глубины или четкости для генерации сложных запросов с помощью LLM, будет менее полезен для обучения поисковых моделей и, вероятно, будет хуже ранжироваться.
• Игнорирование специфики ниши: Применение общих SEO-тактик без учета специфики поисковой задачи в узкой нише. Если Google применит специализированную модель, обученную через PROMPTAGATOR, общий контент проиграет специализированному.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает переход Google от универсального ранжирования к подходу, основанному на множестве специализированных моделей поиска для различных задач и доменов. Скорость адаптации Google к новым задачам значительно возрастает. Для SEO это требует перехода от технической оптимизации к глубокому пониманию предметной области, интентов пользователей и специфики формулировок запросов в своей нише. Конкуренция смещается в сторону качества семантического соответствия и решения конкретных задач.

Практические примеры

Сценарий: Адаптация поиска к задаче поиска контраргументов (YMYL)

1. Задача: Google хочет улучшить поиск контраргументов к популярным медицинским утверждениям (Contrary Argument Retrieval).
2. Промпты (Примеры): Асессоры готовят 5 примеров. Например: Запрос=»Прививки вызывают аутизм», Документ=»[Статья ВОЗ, опровергающая связь]».
3. Генерация данных (PROMPTAGATOR): LLM анализирует медицинский корпус. Для документа, утверждающего, что «Витамин С лечит простуду», LLM генерирует синтетический запрос: «Научные опровержения лечения простуды Витамином С».
4. Обучение модели: Обучается специализированный Dual-Encoder на этих данных.
5. Результат для SEO: Авторитетные медицинские сайты должны иметь контент, который прямо опровергает заблуждения. Этот контент получит преимущество при ранжировании по запросам, ищущим контраргументы, благодаря специализированной модели. Просто наличия общей информации о Витамине С будет недостаточно.

Вопросы и ответы