論文の概要: Unveiling the Magic: Investigating Attention Distillation in Retrieval-augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11794v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 02:48:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 18:41:36.903543
• Title: Unveiling the Magic: Investigating Attention Distillation in Retrieval-augmented Generation
• Title（参考訳）: 魔法を解き明かす:検索増強世代における注意蒸留の調査
• Authors: Zizhong Li, Haopeng Zhang, Jiawei Zhang
• Abstract要約: Retrieval-augmented generation frameworkは、より正確な回答のためにリアルタイムの知識更新を可能にすることで、大規模言語モデルの限界に対処することができる。 検索強化モデルの学習段階における効率的な方法は、注意点を手動で注釈付けされたクエリ文書ペアの代わりに監督信号として利用する注意蒸留である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.363702038073814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation framework can address the limitations of large language models by enabling real-time knowledge updates for more accurate answers. An efficient way in the training phase of retrieval-augmented models is attention distillation, which uses attention scores as a supervision signal instead of manually annotated query-document pairs. Despite its growing popularity, the detailed mechanisms behind the success of attention distillation remain unexplored, particularly the specific patterns it leverages to benefit training. In this paper, we address this gap by conducting a comprehensive review of attention distillation workflow and identifying key factors influencing the learning quality of retrieval-augmented language models. We further propose indicators for optimizing models' training methods and avoiding ineffective training.
• Abstract（参考訳）: 検索型生成フレームワークは、より正確な回答のためにリアルタイムの知識更新を可能にすることで、大きな言語モデルの制限に対処できる。 検索強化モデルの学習段階における効率的な方法は、注意点を手動で注釈付けされたクエリ文書ペアの代わりに監督信号として利用する注意蒸留である。 人気が高まっているにもかかわらず、注意蒸留の成功の背景にある詳細なメカニズムは解明されていない。 本稿では,注意蒸留ワークフローの包括的レビューを行い,検索型言語モデルの学習品質に影響を与える要因を特定することで,このギャップを解消する。 さらに,モデルの学習方法の最適化と非効率な訓練の回避のための指標を提案する。

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