論文の概要: Exploring the Practicality of Generative Retrieval on Dynamic Corpora

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18952v5
• Date: Sat, 05 Oct 2024 08:36:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 10:34:21.175077
• Title: Exploring the Practicality of Generative Retrieval on Dynamic Corpora
• Title（参考訳）: 動的コーパスにおける生成検索の実用性を探る
• Authors: Chaeeun Kim, Soyoung Yoon, Hyunji Lee, Joel Jang, Sohee Yang, Minjoon Seo,
• Abstract要約: 本稿では,自己回帰型言語モデルをIR問題に適用する生成検索(GR)に焦点を当てる。 StreamingQAベンチマークの結果、GRは進化的知識(4-11%)に適応し、時間的情報による学習知識が堅牢で、FLOP(x6)、インデックス時間(x6)、ストレージフットプリント(x4)の点で効率的であることが示されている。 本稿では,動的環境における実用的な赤外線システムにおけるGRの可能性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.223804434693875
• License:
• Abstract: Benchmarking the performance of information retrieval (IR) is mostly conducted with a fixed set of documents (static corpora). However, in realistic scenarios, this is rarely the case and the documents to be retrieved are constantly updated and added. In this paper, we focus on Generative Retrievals (GR), which apply autoregressive language models to IR problems, and explore their adaptability and robustness in dynamic scenarios. We also conduct an extensive evaluation of computational and memory efficiency, crucial factors for real-world deployment of IR systems handling vast and ever-changing document collections. Our results on the StreamingQA benchmark demonstrate that GR is more adaptable to evolving knowledge (4-11%), robust in learning knowledge with temporal information, and efficient in terms of inference FLOPs (x2), indexing time (x6), and storage footprint (x4) compared to Dual Encoders (DE), which are commonly used in retrieval systems. Our paper highlights the potential of GR for future use in practical IR systems within dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: 情報検索(IR)の性能のベンチマークは、主に固定された文書(静的コーパス)を用いて行われる。 しかし、現実的なシナリオでは、このようなケースはめったになく、取得するドキュメントは絶えず更新され、追加されます。 本稿では,自己回帰型言語モデルをIR問題に適用する生成検索(GR)に注目し,動的シナリオにおける適応性と堅牢性について検討する。 我々はまた、広範かつ絶え間なく変化する文書コレクションを扱うIRシステムの実環境展開における重要な要素である、計算とメモリ効率の広範な評価を行う。 StreamingQAベンチマークの結果、GRは進化的知識(4-11%)に適応し、時間的情報による学習知識が堅牢で、推論FLOPs(x2)、インデックス時間(x6)、ストレージフットプリント(x4)の点で効率が良いことが示された。 本稿では,動的環境における実用的な赤外線システムにおけるGRの可能性について述べる。

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