論文の概要: EEE-QA: Exploring Effective and Efficient Question-Answer Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02176v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 16:21:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-06 18:05:50.919279
• Title: EEE-QA: Exploring Effective and Efficient Question-Answer Representations
• Title（参考訳）: EEE-QA: 効果的で効率的な質問応答
• Authors: Zhanghao Hu, Yijun Yang, Junjie Xu, Yifu Qiu, Pinzhen Chen
• Abstract要約: 疑問に答えるための現在のアプローチは、RoBERTaのような事前訓練された言語モデル(PLM)に依存している。 この研究は、既存の質問応答符号化規約に挑戦し、より微細な表現を探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.764629726412793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current approaches to question answering rely on pre-trained language models (PLMs) like RoBERTa. This work challenges the existing question-answer encoding convention and explores finer representations. We begin with testing various pooling methods compared to using the begin-of-sentence token as a question representation for better quality. Next, we explore opportunities to simultaneously embed all answer candidates with the question. This enables cross-reference between answer choices and improves inference throughput via reduced memory usage. Despite their simplicity and effectiveness, these methods have yet to be widely studied in current frameworks. We experiment with different PLMs, and with and without the integration of knowledge graphs. Results prove that the memory efficacy of the proposed techniques with little sacrifice in performance. Practically, our work enhances 38-100% throughput with 26-65% speedups on consumer-grade GPUs by allowing for considerably larger batch sizes. Our work sends a message to the community with promising directions in both representation quality and efficiency for the question-answering task in natural language processing.
• Abstract（参考訳）: 質問に対する現在のアプローチは、RoBERTaのような事前訓練された言語モデル(PLM)に依存している。 この研究は、既存のq&aエンコーディング規約に挑戦し、より細かい表現を探求する。 品質向上のための質問表現として,開始文トークンを用いた場合と比較して,様々なプーリング手法のテストから始める。 次に,質問に対するすべての回答候補を同時に埋め込む機会を探る。 これにより、回答の選択間の相互参照が可能になり、メモリ使用量の削減による推論スループットが向上する。 単純さと有効性にもかかわらず、これらの手法は現在のフレームワークではまだ広く研究されていない。 我々は,知識グラフを統合することなく,異なるPLMを用いて実験を行う。 その結果,提案手法のメモリ効率は性能を犠牲にすることなく向上した。 実際、当社の作業は38-100%のスループットを向上し、コンシューマグレードのGPUでは26-65%のスピードアップを実現しています。 本研究は,自然言語処理における質問応答タスクの表現品質と効率の両面で,有望な方向性でコミュニティにメッセージを送信する。

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