論文の概要: Making Large Language Models A Better Foundation For Dense Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15503v1
• Date: Sun, 24 Dec 2023 15:10:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 17:52:55.864630
• Title: Making Large Language Models A Better Foundation For Dense Retrieval
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルをDense Retrievalのためのより良い基盤にする
• Authors: Chaofan Li, Zheng Liu, Shitao Xiao, Yingxia Shao
• Abstract要約: デンス検索では,クエリとドキュメント間の意味的関係を表現するために,識別テキストの埋め込みを学習する必要がある。 意味理解におけるLLMの強い能力を考えると、大きな言語モデル(LLM)の使用の恩恵を受けるかもしれない。 本稿では,LLaRA (LLM adapted for dense RetrievAl) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.38740248464456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dense retrieval needs to learn discriminative text embeddings to represent the semantic relationship between query and document. It may benefit from the using of large language models (LLMs), given LLMs' strong capability on semantic understanding. However, the LLMs are pre-trained by text generation tasks, whose working pattern is completely different from representing texts as embeddings. As a result, it is imperative to study how to adapt LLMs properly so that they can be effectively initialized as the backbone encoder for dense retrieval. In this paper, we propose a novel approach, called LLaRA (LLM adapted for dense RetrievAl), which works as a post-hoc adaptation of LLM for the dense retrieval application. LLaRA consists of two pretext tasks: EBAE (Embedding-Based Auto-Encoding) and EBAR (Embedding-Based Auto-Regression), where the text embeddings from LLM are used to reconstruct the tokens for the input sentence and predict the tokens for the next sentence, respectively. LLaRA turns out to be simple, lightweight, and highly effective. It is applied to adapt LLaMA-2-7B (base) on the Wikipedia corpus, where it substantially improves the model's fine-tuned performances on a variety of dense retrieval benchmarks, like MSMARCO and BEIR. Our model and code will be made publicly available at BGE repository.
• Abstract（参考訳）: デンス検索では,クエリとドキュメント間の意味的関係を表現するために,識別テキストの埋め込みを学習する必要がある。 意味理解におけるLLMの強い能力を考えると、大きな言語モデル(LLM)の使用の恩恵を受けるかもしれない。 しかし、LLMはテキスト生成タスクによって事前訓練されており、その動作パターンはテキストを埋め込みとして表現するのとは全く異なる。 その結果,LLMを適切に適応させ,高密度検索のためのバックボーンエンコーダとして効果的に初期化できることが示唆された。 本稿では,高密度検索アプリケーションのためのllmのポストホック適応として機能するllara (llm adapt for dense retrieval) という新しい手法を提案する。 LLaRA は EBAE (Embedding-based Auto-Encoding) と EBAR (Embedding-based Auto-Regression) の2つのプレテキストタスクから構成されており、LLM からのテキスト埋め込みを使用して入力文のトークンを再構築し、次の文のトークンを予測する。 LLaRAはシンプルで、軽量で、非常に効果的であることがわかった。 これはウィキペディアのコーパスにLLaMA-2-7B(ベース)を適用するために適用され、MSMARCOやBEIRのような様々な高密度検索ベンチマークにおけるモデルの微調整性能を大幅に改善する。 私たちのモデルとコードは、BGEリポジトリで公開されます。

関連論文リスト

• Invar-RAG: Invariant LLM-aligned Retrieval for Better Generation [43.630437906898635]
  Invar-RAGと呼ばれる2段階ファインチューニングアーキテクチャを提案する。 検索段階では、LORAに基づく表現学習を統合してLLMベースの検索器を構築する。 生成段階では、抽出した情報に基づいて回答を生成する際のLCM精度を向上させるための精細調整法が用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T14:25:37Z)
• Text-like Encoding of Collaborative Information in Large Language Models for Recommendation [58.87865271693269]
  BinLLMはLarge Language Models for Recommendation (LLMRec)とシームレスに連携する新しい手法である。 BinLLMは、外部モデルからの協調的な埋め込みをバイナリシーケンスに変換する。 BinLLMは、ドット決定記法を用いてバイナリシーケンスを圧縮するオプションを提供し、過度に長い長さを避ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T12:45:25Z)
• PromptReps: Prompting Large Language Models to Generate Dense and Sparse Representations for Zero-Shot Document Retrieval [76.50690734636477]
  本稿では,PmptRepsを提案する。このPmptRepsは,トレーニングを必要とせず,コーパス全体から検索できる機能である。 検索システムは、高密度テキスト埋め込みとスパースバッグ・オブ・ワード表現の両方を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T04:51:30Z)
• Unsupervised Information Refinement Training of Large Language Models for Retrieval-Augmented Generation [128.01050030936028]
  InFO-RAG という情報改質訓練手法を提案する。 InFO-RAGは低コストで、様々なタスクにまたがっている。 LLaMA2の性能を平均9.39%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T08:24:38Z)
• LLM-augmented Preference Learning from Natural Language [19.700169351688768]
  大規模言語モデル(LLM)は、より大きな文脈長を扱う。 LLM は、ターゲットテキストが大きければ SotA を一貫して上回る。 ゼロショット学習よりもパフォーマンスが向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T17:17:27Z)
• Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models [139.242907155883]
  大規模言語モデル(LLM)は、検索対象のパイプラインで強力なブラックボックスリーダーを動作させる。 この作業では、検索拡張LDMに対する以前の検索テーマ読み込みの代わりに、新しいフレームワークであるRewrite-Retrieve-Readを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:27:50Z)
• LLM-Pruner: On the Structural Pruning of Large Language Models [65.02607075556742]
  大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において顕著な能力を示している。 タスク非依存であり、元のトレーニングデータセットへの依存を最小限に抑えるという2つの制約の範囲内でLLMの圧縮に取り組む。 LLM-Prunerという名前のこの手法は、非臨界結合構造を選択的に除去する構造プルーニングを採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T12:10:53Z)
• Large Language Models are Strong Zero-Shot Retriever [89.16756291653371]
  ゼロショットシナリオにおける大規模検索に大規模言語モデル(LLM)を適用するための簡単な手法を提案する。 我々の手法であるRetriever(LameR)は,LLM以外のニューラルモデルに基づいて構築された言語モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T14:45:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。