論文の概要: Improving Retrieval Augmented Open-Domain Question-Answering with Vectorized Contexts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02022v2
• Date: Mon, 1 Jul 2024 10:38:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 14:39:26.681577
• Title: Improving Retrieval Augmented Open-Domain Question-Answering with Vectorized Contexts
• Title（参考訳）: 検索機能強化されたオープンドメイン質問-ベクトル化コンテキストによる回答
• Authors: Zhuo Chen, Xinyu Wang, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Kewei Tu,
• Abstract要約: 本稿では,オープンドメイン質問応答タスクにおいて,より長いコンテキストをカバーできる手法を提案する。 コンテキストを効果的にエンコードする小さなエンコーダ言語モデルを利用し、エンコーダは元の入力とクロスアテンションを適用する。 微調整後、2つのホールドインデータセット、4つのホールドアウトデータセット、および2つのIn Context Learning設定のパフォーマンスが改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.57864140378035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the era of large language models, applying techniques such as Retrieval Augmented Generation can better address Open-Domain Question-Answering problems. Due to constraints including model sizes and computing resources, the length of context is often limited, and it becomes challenging to empower the model to cover overlong contexts while answering questions from open domains. This paper proposes a general and convenient method to covering longer contexts in Open-Domain Question-Answering tasks. It leverages a small encoder language model that effectively encodes contexts, and the encoding applies cross-attention with origin inputs. With our method, the origin language models can cover several times longer contexts while keeping the computing requirements close to the baseline. Our experiments demonstrate that after fine-tuning, there is improved performance across two held-in datasets, four held-out datasets, and also in two In Context Learning settings.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの時代において、検索拡張生成のようなテクニックを適用することは、オープンドメインの質問応答問題にもっとうまく対処できる。 モデルのサイズや計算資源などの制約のため、コンテキストの長さは制限されることが多く、オープンドメインからの質問に答えながら、長いコンテキストをカバーするようにモデルに権限を与えるのは難しい。 本稿では,オープンドメイン質問応答タスクにおいて,より長いコンテキストをカバーできる汎用的,便利な手法を提案する。 コンテキストを効果的にエンコードする小さなエンコーダ言語モデルを利用し、エンコーダは元の入力とクロスアテンションを適用する。 本手法では,ベースラインに近い計算要求を保ちながら,元の言語モデルで数倍のコンテキストをカバーできる。 我々の実験は、微調整後、2つのホールドインデータセット、4つのホールドアウトデータセット、および2つのIn Context Learning設定におけるパフォーマンスが向上したことを示した。

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