論文の概要: CAPOT: Creating Robust Dense Query Encoders using Post Training Contrastive Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03401v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 22:16:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 13:31:46.967162
• Title: CAPOT: Creating Robust Dense Query Encoders using Post Training Contrastive Alignment
• Title（参考訳）: CAPOT:ポストトレーニングコントラストアライメントを用いたロバストDenseクエリエンコーダの作成
• Authors: Daniel Campos, ChengXiang Zhai, and Alessandro Magnani
• Abstract要約: Contrastive Alignment POst Training (CAPOT) は、指数再生を必要とせず、モデルロバスト性を改善する高効率な微調整法である。 CAPOTはドキュメントエンコーダを凍結することで堅牢な検索を可能にし、クエリエンコーダはノイズの多いクエリを修正されていないルートに整列させる。 MSMARCO、Natural Questions、Trivia QAパス検索のCAPOTノイズ変動を評価し、CAPOTがオーバーヘッドを伴わないデータ増大に類似した影響があることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.29256833403167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The success of contextual word representations and advances in neural information retrieval have made dense vector-based retrieval a standard approach for passage and document ranking. While effective and efficient, dual-encoders are brittle to variations in query distributions and noisy queries. Data augmentation can make models more robust but introduces overhead to training set generation and requires retraining and index regeneration. We present Contrastive Alignment POst Training (CAPOT), a highly efficient finetuning method that improves model robustness without requiring index regeneration, the training set optimization, or alteration. CAPOT enables robust retrieval by freezing the document encoder while the query encoder learns to align noisy queries with their unaltered root. We evaluate CAPOT noisy variants of MSMARCO, Natural Questions, and Trivia QA passage retrieval, finding CAPOT has a similar impact as data augmentation with none of its overhead.
• Abstract（参考訳）: 文脈表現の成功とニューラル情報検索の進歩により、密度の高いベクトルベース検索は、通過と文書ランキングの標準的なアプローチとなった。 効率的かつ効率的なデュアルエンコーダは、クエリの分散やノイズの多いクエリのばらつきに対して脆弱である。 データ拡張はモデルをより堅牢にするが、トレーニングセット生成にオーバーヘッドをもたらし、再トレーニングとインデックスの再生を必要とする。 本研究では,索引再生やトレーニングセットの最適化,変更を必要とせず,モデルのロバスト性を向上させる高効率な微調整手法であるcompactive alignment post training (capot)を提案する。 CAPOTはドキュメントエンコーダを凍結することで堅牢な検索を可能にし、クエリエンコーダはノイズの多いクエリを修正されていないルートに整列させる。 MSMARCO、Natural Questions、Trivia QAパス検索のCAPOTノイズ変動を評価し、CAPOTがオーバーヘッドを伴わないデータ増大に類似した影響があることを発見した。

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