Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prompt-Guided Retrieval Augmentation for Non-Knowledge-Intensive Tasks

論文の概要: Prompt-Guided Retrieval Augmentation for Non-Knowledge-Intensive Tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17653v1
Date: Sun, 28 May 2023 07:27:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-30 17:38:47.592063
Title: Prompt-Guided Retrieval Augmentation for Non-Knowledge-Intensive Tasks
Title（参考訳）: 非知識集約型タスクに対するPrompt-Guided Retrieval Augmentation
Authors: Zhicheng Guo, Sijie Cheng, Yile Wang, Peng Li, Yang Liu
Abstract要約: PGRAと呼ばれるNKIタスクのための2段階のフレームワークを提案する。第1段階ではタスク非依存のレトリバーを採用し、共有静的インデックスを構築し、効率的な候補証拠を選択する。第2段階では、読者のタスク固有の関連性に応じて、最も近いエビデンスをリランクするプロンプト誘導型リランカを設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.197027472291905
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Retrieval-augmented methods have received increasing attention to support downstream tasks by leveraging useful information from external resources. Recent studies mainly focus on exploring retrieval to solve knowledge-intensive (KI) tasks. However, the potential of retrieval for most non-knowledge-intensive (NKI) tasks remains under-explored. There are two main challenges to leveraging retrieval-augmented methods for NKI tasks: 1) the demand for diverse relevance score functions and 2) the dilemma between training cost and task performance. To address these challenges, we propose a two-stage framework for NKI tasks, named PGRA. In the first stage, we adopt a task-agnostic retriever to build a shared static index and select candidate evidence efficiently. In the second stage, we design a prompt-guided reranker to rerank the nearest evidence according to task-specific relevance for the reader. Experimental results show that PGRA outperforms other state-of-the-art retrieval-augmented methods. Our analyses further investigate the influence factors to model performance and demonstrate the generality of PGRA. Codes are available at https://github.com/THUNLP-MT/PGRA.
Abstract（参考訳）: 外部リソースからの有用な情報を活用することで,下流タスク支援に注目が集まっている。近年の研究では,知識集約型(ki)課題の探索に焦点が当てられている。しかし、nki(non-knowledge-intensive)タスクの検索は未検討のままである。 NKIタスクにおける検索強化手法の活用には,2つの課題がある。 1)多様な関連スコア機能に対する需要 2)トレーニングコストとタスクパフォーマンスのジレンマ。これらの課題に対処するため、PGRAと呼ばれるNKIタスクのための2段階のフレームワークを提案する。第1段階ではタスク非依存のレトリバーを採用し、共有静的インデックスを構築し、効率的な候補証拠を選択する。第2段階では、読者のタスク固有の関連性に応じて、最も近いエビデンスを再現するプロンプト誘導リランカを設計する。実験の結果,PGRAは他の最先端検索手法よりも優れていた。本研究は,pgraのモデル性能に及ぼす影響因子をさらに調査し,pgraの汎用性を示す。コードはhttps://github.com/thunlp-mt/pgraで入手できる。

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