論文の概要: Fine Tuning vs. Retrieval Augmented Generation for Less Popular Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01432v4
• Date: Fri, 27 Sep 2024 13:47:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 04:21:34.300294
• Title: Fine Tuning vs. Retrieval Augmented Generation for Less Popular Knowledge
• Title（参考訳）: 知識不足に対処したファインチューニング対検索生成
• Authors: Heydar Soudani, Evangelos Kanoulas, Faegheh Hasibi,
• Abstract要約: 低頻度トピックにおけるLMの性能を高めるための2つのアプローチは、検索型拡張生成(RAG)と合成データに対する微調整(FT)である。 本稿では,質問応答タスクにおける低周波エンティティ処理におけるLMのカスタマイズに対するRAGとFTの影響について検討し,評価する。 以上の結果から,FTはさまざまな人気を持つエンティティに対してパフォーマンスを向上するが,RAGは特に人気が低い事実知識において,FTをはるかに上回っていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.553942864736989
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language Models (LMs) memorize a vast amount of factual knowledge, exhibiting strong performance across diverse tasks and domains. However, it has been observed that the performance diminishes when dealing with less-popular or low-frequency concepts and entities, for example in domain specific applications. The two prominent approaches to enhance the performance of LMs on low-frequent topics are: Retrieval Augmented Generation (RAG) and fine-tuning (FT) over synthetic data. This paper explores and evaluates the impact of RAG and FT on customizing LMs in handling low-frequency entities on question answering tasks. We conduct extensive experiments on twelve LMs of varying size and type and different fine tuning, data augmentation, and retrieval models. Our findings indicate that while FT boosts the performance across entities of varying popularity, RAG surpasses FT by a large margin particularly for least popular factual knowledge. Additionally, the success of both RAG and FT approaches is amplified by improving retrieval and data augmentation techniques. Fine tuning, while beneficial for small LMs, requires extensive resources. To address this issue, we propose the new Stimulus RAG approach that surpasses the effectiveness of fine tuning based approaches, thereby eliminating the need for the costly data augmentation and fine tuning step for enriching LMs with less popular factual knowledge.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)は膨大な事実知識を記憶し、様々なタスクやドメインにまたがって強力なパフォーマンスを示す。 しかし、例えばドメイン固有のアプリケーションにおいて、あまり人気のない概念や低周波の概念や実体を扱う場合、性能は低下する。 低頻度トピックにおけるLMの性能を高めるための2つの顕著なアプローチは、検索型拡張生成(RAG)と合成データに対する微調整(FT)である。 本稿では,質問応答タスクにおける低周波エンティティ処理におけるLMのカスタマイズに対するRAGとFTの影響について検討し,評価する。 サイズ,タイプ,微調整,データ拡張,検索モデルが異なる12個のLMに対して,広範囲にわたる実験を行った。 以上の結果から,FTはさまざまな人気を持つエンティティに対してパフォーマンスを向上するが,RAGは特に人気が低い事実知識において,FTをはるかに上回っていることが示唆された。 さらに、RAGとFTの両方のアプローチの成功は、検索とデータ拡張技術の改善によって増幅される。 微調整は小さなLMには有益であるが、広範囲のリソースを必要とする。 この問題に対処するために、我々は、微調整に基づくアプローチの有効性を超越した新しいStimulus RAGアプローチを提案する。

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