論文の概要: Lift Yourself Up: Retrieval-augmented Text Generation with Self Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02437v1
• Date: Wed, 3 May 2023 21:40:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 17:45:43.360924
• Title: Lift Yourself Up: Retrieval-augmented Text Generation with Self Memory
• Title（参考訳）: 自分自身を解放する: 自己記憶による検索強化テキスト生成
• Authors: Xin Cheng, Di Luo, Xiuying Chen, Lemao Liu, Dongyan Zhao, Rui Yan
• Abstract要約: 本稿では,検索拡張ジェネレータ自体を反復的に採用して非有界メモリプールを生成するSelfmemというフレームワークを提案する。 原始問題と双対問題を組み合わせることで、検索強化された生成モデルは、無限生成空間における独自の出力で自身を持ち上げることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.72700482574109
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With direct access to human-written reference as memory, retrieval-augmented generation has achieved much progress in a wide range of text generation tasks. Since better memory would typically prompt better generation~(we define this as primal problem), previous works mainly focus on how to retrieve better memory. However, one fundamental limitation exists for current literature: the memory is retrieved from a fixed corpus and is bounded by the quality of the corpus. Due to the finite retrieval space, bounded memory would greatly limit the potential of the memory-augmented generation model. In this paper, by exploring the duality of the primal problem: better generation also prompts better memory, we propose a framework called Selfmem, which iteratively adopts a retrieval-augmented generator itself to generate an unbounded memory pool and uses a memory selector to pick one generated memory for the next generation round. By combining the primal and dual problem, a retrieval-augmented generation model could lift itself up with its own output in the infinite generation space. To verify our framework, we conduct extensive experiments across various text generation scenarios including neural machine translation, abstractive summarization and dialogue generation over seven datasets and achieve state-of-the-art results in JRC-Acquis(four directions), XSum(50.3 ROUGE-1) and BigPatent(62.9 ROUGE-1).
• Abstract（参考訳）: 人書き参照をメモリとして直接アクセスすることで、検索強化生成は幅広いテキスト生成タスクにおいて大きな進歩を遂げた。 より優れたメモリは、通常、より良い生成を促します~(これを原始的な問題と定義します)。 記憶は固定されたコーパスから取り出され、コーパスの品質によって制限される。 有限検索空間のため、有界メモリはメモリ提供生成モデルのポテンシャルを大幅に制限する。 本稿では,プライマル問題の双対性について検討する。より良い生成はより良いメモリを促進するため,検索型ジェネレータ自体を反復的に採用し,未バウンドメモリプールを生成し,メモリセレクタを用いて1つの生成メモリを次世代ラウンドに選択するselfmemというフレームワークを提案する。 原始問題と双対問題を組み合わせることで、検索型生成モデルは無限世代空間において自身の出力を持ち上げることができる。 本フレームワークを検証するため,ニューラルネットワーク翻訳,抽象要約,対話生成など,さまざまなテキスト生成シナリオを対象に,JRC-Acquis(4方向),XSum(50.3 ROUGE-1),BigPatent(62.9 ROUGE-1)の最先端結果を実現する。

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