論文の概要: Query Encoder Distillation via Embedding Alignment is a Strong Baseline Method to Boost Dense Retriever Online Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11550v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 06:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 01:19:43.535388
• Title: Query Encoder Distillation via Embedding Alignment is a Strong Baseline Method to Boost Dense Retriever Online Efficiency
• Title（参考訳）: 埋め込みアライメントによるクエリエンコーダ蒸留は、高密度検索のオンライン効率を高めるための強力なベースライン手法である
• Authors: Yuxuan Wang, Hong Lyu
• Abstract要約: 2層のBERTベースのクエリエンコーダであっても、BEIRベンチマークでは完全なDEパフォーマンスの92.5%を維持可能であることを示す。 私たちの発見が、メソッドの複雑さとパフォーマンスの改善の間のトレードオフを再評価することを、コミュニティに促すことを願っています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.254906060165999
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The information retrieval community has made significant progress in improving the efficiency of Dual Encoder (DE) dense passage retrieval systems, making them suitable for latency-sensitive settings. However, many proposed procedures are often too complex or resource-intensive, which makes it difficult for practitioners to adopt them or identify sources of empirical gains. Therefore, in this work, we propose a trivially simple recipe to serve as a baseline method for boosting the efficiency of DE retrievers leveraging an asymmetric architecture. Our results demonstrate that even a 2-layer, BERT-based query encoder can still retain 92.5% of the full DE performance on the BEIR benchmark via unsupervised distillation and proper student initialization. We hope that our findings will encourage the community to re-evaluate the trade-offs between method complexity and performance improvements.
• Abstract（参考訳）: 情報検索コミュニティは、デュアルエンコーダ(de)密閉通路検索システムの効率向上に多大な進歩を遂げ、レイテンシに敏感な設定に適している。 しかし,提案手法の多くは複雑すぎるか資源集約的であるため,実践者がそれを採用することや経験的成果の出所を特定することが困難である。 そこで本研究では,非対称なアーキテクチャを活かしたDEレトリバーの効率向上のためのベースライン手法として,自明に簡単なレシピを提案する。 その結果,2層式であるbertベースのクエリエンコーダであっても,教師なし蒸留と適切な学生初期化により,beirベンチマークのde性能の92.5%を維持できることがわかった。 私たちの調査結果は、メソッドの複雑さとパフォーマンス改善の間のトレードオフを再評価することをコミュニティに促すことを願っています。

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