검색 엔진 없이도 효과적인 facet 생성이 가능한 이유는 두 가지 전략인 multi-task learning과 LLM 편집 기법을 통해 이루어지기 때문입니다. 첫째, multi-task learning은 모델이 관련 쿼리와 문서 스니펫을 이해하고 facet을 생성하는 능력을 향상시킵니다. 이를 통해 모델은 쿼리에 대한 풍부한 정보를 활용하여 facet을 예측할 수 있습니다. 둘째, LLM 편집 기법은 작은 모델과 LLM을 결합하여 facet 생성을 개선합니다. 작은 모델은 학습 데이터셋을 통해 facet 분포를 파악하고, 이를 LLM에 전달하여 정확한 facet을 생성하도록 유도합니다. 이러한 전략들은 검색 엔진에 의존하지 않고도 facet 생성을 가능케 하며, 모델이 쿼리를 이해하고 적합한 facet을 생성할 수 있도록 돕습니다.