論文の概要: Rethinking the Role of Token Retrieval in Multi-Vector Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01982v3
• Date: Mon, 8 Apr 2024 18:31:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 20:45:54.728036
• Title: Rethinking the Role of Token Retrieval in Multi-Vector Retrieval
• Title（参考訳）: マルチベクター検索におけるトークン検索の役割の再考
• Authors: Jinhyuk Lee, Zhuyun Dai, Sai Meher Karthik Duddu, Tao Lei, Iftekhar Naim, Ming-Wei Chang, Vincent Y. Zhao,
• Abstract要約: ColBERT (Khattab and Zaharia, 2020) のようなマルチベクトル検索モデルは、クエリとドキュメント間のトークンレベルの相互作用を可能にする。 提案するXTR, ConteXtualized Token Retrieverは, 単純かつ斬新で客観的な関数を導入し, まず最も重要な文書トークンを検索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.508682857329912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-vector retrieval models such as ColBERT [Khattab and Zaharia, 2020] allow token-level interactions between queries and documents, and hence achieve state of the art on many information retrieval benchmarks. However, their non-linear scoring function cannot be scaled to millions of documents, necessitating a three-stage process for inference: retrieving initial candidates via token retrieval, accessing all token vectors, and scoring the initial candidate documents. The non-linear scoring function is applied over all token vectors of each candidate document, making the inference process complicated and slow. In this paper, we aim to simplify the multi-vector retrieval by rethinking the role of token retrieval. We present XTR, ConteXtualized Token Retriever, which introduces a simple, yet novel, objective function that encourages the model to retrieve the most important document tokens first. The improvement to token retrieval allows XTR to rank candidates only using the retrieved tokens rather than all tokens in the document, and enables a newly designed scoring stage that is two-to-three orders of magnitude cheaper than that of ColBERT. On the popular BEIR benchmark, XTR advances the state-of-the-art by 2.8 nDCG@10 without any distillation. Detailed analysis confirms our decision to revisit the token retrieval stage, as XTR demonstrates much better recall of the token retrieval stage compared to ColBERT.
• Abstract（参考訳）: ColBERT (Khattab and Zaharia, 2020) のようなマルチベクトル検索モデルは、クエリとドキュメント間のトークンレベルの相互作用を可能にし、多くの情報検索ベンチマークの最先端を達成する。 しかし、その非線形スコアリング機能は数百万のドキュメントにスケールできないため、トークン検索による初期候補の検索、トークンベクトルへのアクセス、初期候補文書のスコアリングといった3段階のプロセスが必要になる。 非線形スコアリング関数は、各候補文書の全てのトークンベクトルに適用され、推論処理が複雑で遅くなる。 本稿では,トークン検索の役割を再考することにより,マルチベクタ検索を簡略化することを目的とする。 提案するXTR, ConteXtualized Token Retrieverは, 単純かつ斬新で客観的な関数を導入し, まず最も重要な文書トークンを検索する。 トークン検索の改善により、XTRは文書中のすべてのトークンではなく、検索したトークンを使って候補をランク付けできるようになり、ColBERTより2～3桁安い新しく設計されたスコアリングステージが実現された。 有名なBEIRベンチマークでは、XTRは蒸留なしで2.8nDCG@10で最先端を推し進めている。 詳細な分析により、XTRはColBERTに比べてトークン検索段階のリコールがはるかに優れていることを示すため、トークン検索段階を再検討する決定が確定する。

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