구조화된 테이블 탐색을 통한 다양한 모델 발견

연구진은 모델 카드에 대한 테이블 탐색과 의미 기반 검색을 결합한 하이브리드 모델 검색 시스템 StructuredSemanticSearch를 제안했다.

이 방식은 unionability와 joinability 같은 구조화된 증거를 활용해 더 다양하고 비교 가능한 모델 후보를 찾아준다.

597개의 모델 추천 질의에 대해, 증거 커버리지에 초점을 둔 nugget 기반 평가로 성능을 검증했다.

그 결과 의미 기반 단독 검색보다 더 높은 nugget 커버리지를 보여 모델 탐색의 유용성을 높였다.