論文の概要: EmbedDistill: A Geometric Knowledge Distillation for Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12005v2
• Date: Mon, 3 Jul 2023 20:02:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 23:16:19.185904
• Title: EmbedDistill: A Geometric Knowledge Distillation for Information Retrieval
• Title（参考訳）: embeddeddistill:情報検索のための幾何学的知識蒸留
• Authors: Seungyeon Kim, Ankit Singh Rawat, Manzil Zaheer, Sadeep Jayasumana, Veeranjaneyulu Sadhanala, Wittawat Jitkrittum, Aditya Krishna Menon, Rob Fergus, Sanjiv Kumar
• Abstract要約: 大規模なニューラルモデル(トランスフォーマーなど)は、情報検索(IR)のための最先端のパフォーマンスを達成する 本研究では,大規模教師モデルで学習したクエリとドキュメント間の相対的幾何を利用した新しい蒸留手法を提案する。 提案手法は, 両エンコーダ (DE) とクロスエンコーダ (CE) の2種類の教師モデルから, 95～97%の教師性能を維持できる1/10の非対称な学生への蒸留に成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.79667141681418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large neural models (such as Transformers) achieve state-of-the-art performance for information retrieval (IR). In this paper, we aim to improve distillation methods that pave the way for the resource-efficient deployment of such models in practice. Inspired by our theoretical analysis of the teacher-student generalization gap for IR models, we propose a novel distillation approach that leverages the relative geometry among queries and documents learned by the large teacher model. Unlike existing teacher score-based distillation methods, our proposed approach employs embedding matching tasks to provide a stronger signal to align the representations of the teacher and student models. In addition, it utilizes query generation to explore the data manifold to reduce the discrepancies between the student and the teacher where training data is sparse. Furthermore, our analysis also motivates novel asymmetric architectures for student models which realizes better embedding alignment without increasing online inference cost. On standard benchmarks like MSMARCO, we show that our approach successfully distills from both dual-encoder (DE) and cross-encoder (CE) teacher models to 1/10th size asymmetric students that can retain 95-97% of the teacher performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模なニューラルモデル(トランスフォーマーなど)は、情報検索(IR)の最先端のパフォーマンスを達成する。 本稿では,これらのモデルの資源効率のよい展開への道を開く蒸留法を改善することを目的としている。 IRモデルに対する教師/学生の一般化ギャップの理論的分析から着想を得て,大規模教師モデルで学習したクエリと文書間の相対幾何学を利用した蒸留手法を提案する。 既存の教師スコアベースの蒸留法とは異なり,提案手法では,教師と生徒モデルの表現を整合させるために,より強固なシグナルを与えるためにマッチングタスクを組み込む。 また、クエリ生成を利用してデータ多様体を探索し、学習データが不足している生徒と教師との差異を低減する。 さらに,オンライン推論コストを増加させることなく,より優れた埋め込みアライメントを実現する学生モデルのための新しい非対称アーキテクチャの動機付けも行った。 MSMARCOのような標準ベンチマークでは,両エンコーダ (DE) とクロスエンコーダ (CE) の両方の教師モデルから,95～97%の教師性能を維持できる1/10の非対称な学生に抽出に成功した。

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