論文の概要: When Not to Trust Language Models: Investigating Effectiveness of Parametric and Non-Parametric Memories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10511v3
• Date: Tue, 30 May 2023 17:27:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 11:53:04.403596
• Title: When Not to Trust Language Models: Investigating Effectiveness of Parametric and Non-Parametric Memories
• Title（参考訳）: 言語モデルを信頼しないとき-パラメトリックおよび非パラメトリック記憶の有効性の検討
• Authors: Alex Mallen, Akari Asai, Victor Zhong, Rajarshi Das, Daniel Khashabi, Hannaneh Hajishirzi
• Abstract要約: 本稿では,事実知識を記憶する上でのLMの強みと限界を理解することを目的とする。 LMは、あまり一般的でない事実知識に苦しむと同時に、長期にわたる事実知識の記憶力向上に失敗する。 我々は、必要時にのみ非パラメトリックメモリを検索する、強力かつ効率的な検索拡張LMの簡易かつ効果的な手法を考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.3421305091187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite their impressive performance on diverse tasks, large language models (LMs) still struggle with tasks requiring rich world knowledge, implying the limitations of relying solely on their parameters to encode a wealth of world knowledge. This paper aims to understand LMs' strengths and limitations in memorizing factual knowledge, by conducting large-scale knowledge probing experiments of 10 models and 4 augmentation methods on PopQA, our new open-domain QA dataset with 14k questions. We find that LMs struggle with less popular factual knowledge, and that scaling fails to appreciably improve memorization of factual knowledge in the long tail. We then show that retrieval-augmented LMs largely outperform orders of magnitude larger LMs, while unassisted LMs remain competitive in questions about high-popularity entities. Based on those findings, we devise a simple, yet effective, method for powerful and efficient retrieval-augmented LMs, which retrieves non-parametric memories only when necessary. Experimental results show that this significantly improves models' performance while reducing the inference costs.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LM)は、多種多様なタスクにおける印象的なパフォーマンスにもかかわらず、豊かな世界の知識を必要とするタスクに苦戦し、豊富な世界の知識を符号化するためにパラメータのみに依存するという制限を暗示している。 本稿では,10モデルと4つの拡張手法を用いた大規模知識探索実験をPopQA上で実施することにより,事実知識の記憶におけるLMの強みと限界を理解することを目的とする。 LMは、あまり一般的でない事実知識に苦しむとともに、長期にわたる事実知識の記憶の改善に失敗する。 そして, 検索拡張されたLMは, 大容量のLMよりもはるかに優れており, 高人気エンティティに関する問題では, LMの非支援が競争力を維持していることを示す。 これらの結果に基づき,非パラメトリック記憶を必要時にのみ検索できる,強力かつ効率的な検索型lms法を考案した。 実験結果から,モデルの性能が大幅に向上し,推論コストが低減された。

関連論文リスト

• Exploring Knowledge Boundaries in Large Language Models for Retrieval Judgment [56.87031484108484]
  大規模言語モデル(LLM)は、その実践的応用でますます認識されている。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)はこの課題に取り組み、LLMに大きな影響を与えている。 中立あるいは有害な結果をもたらす検索要求を最小化することにより、時間と計算コストの両方を効果的に削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-09T15:12:28Z)
• On the Role of Long-tail Knowledge in Retrieval Augmented Large Language Models [33.08049246893537]
  検索拡張現実(RAG)は,大規模言語モデル(LLM)の知識能力向上に際し,優れた性能を示す 本稿では,LLMの簡易かつ効果的なロングテール知識検出手法を提案する。 提案手法は,平均推定時間で4倍以上の高速化を実現し,下流タスクにおける一貫した性能向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T07:17:59Z)
• Reliable, Adaptable, and Attributable Language Models with Retrieval [144.26890121729514]
  パラメトリック言語モデル(LM)は大量のWebデータに基づいて訓練されている。 幻覚、新しいデータ分布への適応の困難、妥当性の欠如など、実践的な課題に直面している。 我々は、次世代のLMとしてパラメトリックLMを置き換えるための検索拡張LMを提唱する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T18:22:33Z)
• Self-Knowledge Guided Retrieval Augmentation for Large Language Models [59.771098292611846]
  大規模言語モデル(LLM)はタスク固有の微調整なしで優れた性能を示す。 検索に基づく手法は、非パラメトリックな世界知識を提供し、質問応答のようなタスクのパフォーマンスを向上させることができる。 SKR(Self-Knowledge guided Retrieval augmentation)は、LLMがこれまで遭遇した質問を参照できるようにする、シンプルで効果的な方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T04:22:33Z)
• Thrust: Adaptively Propels Large Language Models with External Knowledge [58.72867916604562]
  大規模事前学習言語モデル(PTLM)は、モデルパラメータの豊富な知識を符号化する。 PTLMの固有の知識は不透明または静的であり、外部の知識を必要とする。 本稿では,外部知識のインスタンスレベル適応推進(IAPEK)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T20:16:46Z)
• Knowledge-Augmented Reasoning Distillation for Small Language Models in Knowledge-Intensive Tasks [90.11273439036455]
  大規模言語モデル(LLM)は知識集約推論タスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。 外部知識ベースから得られた知識を付加したLPMから理性を生成するための,小型LMを微調整する新しい手法であるKARDを提案する。 我々は,KARDが知識集約型推論データセットにおいて,小さなT5モデルとGPTモデルの性能を著しく向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-28T13:00:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。