論文の概要: RA-DIT: Retrieval-Augmented Dual Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01352v4
• Date: Mon, 6 May 2024 07:50:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 00:45:15.142302
• Title: RA-DIT: Retrieval-Augmented Dual Instruction Tuning
• Title（参考訳）: RA-DIT:検索機能強化デュアルインストラクションチューニング
• Authors: Xi Victoria Lin, Xilun Chen, Mingda Chen, Weijia Shi, Maria Lomeli, Rich James, Pedro Rodriguez, Jacob Kahn, Gergely Szilvasy, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer, Scott Yih,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Language Model (RALMs) は、外部データストアからロングテールおよび最新の知識にアクセスすることで、パフォーマンスを向上させる。 既存のアプローチでは、LM事前トレーニングに高価な検索固有の修正が必要になるか、あるいは、最適以下のパフォーマンスをもたらすデータストアのポストホック統合を使用する必要がある。 本稿では,第3の選択肢を提供する軽量な微調整手法であるRetrieval-Augmented Dual Instruction Tuning (RA-DIT)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.98423540361946
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-augmented language models (RALMs) improve performance by accessing long-tail and up-to-date knowledge from external data stores, but are challenging to build. Existing approaches require either expensive retrieval-specific modifications to LM pre-training or use post-hoc integration of the data store that leads to suboptimal performance. We introduce Retrieval-Augmented Dual Instruction Tuning (RA-DIT), a lightweight fine-tuning methodology that provides a third option by retrofitting any LLM with retrieval capabilities. Our approach operates in two distinct fine-tuning steps: (1) one updates a pre-trained LM to better use retrieved information, while (2) the other updates the retriever to return more relevant results, as preferred by the LM. By fine-tuning over tasks that require both knowledge utilization and contextual awareness, we demonstrate that each stage yields significant performance improvements, and using both leads to additional gains. Our best model, RA-DIT 65B, achieves state-of-the-art performance across a range of knowledge-intensive zero- and few-shot learning benchmarks, significantly outperforming existing in-context RALM approaches by up to +8.9% in 0-shot setting and +1.4% in 5-shot setting on average.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Language Model (RALMs)は、外部データストアから長いテールと最新の知識にアクセスすることでパフォーマンスを向上させるが、構築は困難である。 既存のアプローチでは、LM事前トレーニングに高価な検索固有の修正が必要になるか、あるいは、最適以下のパフォーマンスをもたらすデータストアのポストホック統合を使用する必要がある。 本稿では,LLMに検索機能を持たせることで第3の選択肢を提供する軽量な微調整手法であるRetrieval-Augmented Dual Instruction Tuning(RA-DIT)を紹介する。 提案手法は,(1)事前学習したLMを更新して,検索した情報をよりよく活用する方法,(2)検索者がより関連性の高い結果を返す方法,の2つのステップで動作する。 知識利用と文脈認識の両方を必要とするタスクを微調整することで、各段階が大きなパフォーマンス向上をもたらし、両者の使用によってさらなる利益がもたらされることを示す。 我々の最良のモデルであるRA-DIT 65Bは、知識集約型のゼロショットと少数ショットの学習ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、0ショット設定では最大8.9%、平均5ショット設定では+1.4%という、既存のコンテキスト内RALMアプローチを著しく上回っている。

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