論文の概要: Dwell in the Beginning: How Language Models Embed Long Documents for Dense Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04163v1
- Date: Fri, 5 Apr 2024 15:16:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-08 15:45:42.549623
- Title: Dwell in the Beginning: How Language Models Embed Long Documents for Dense Retrieval
- Title（参考訳）: 言語モデルがDense Retrievalに長いドキュメントを埋め込む方法
- Authors: João Coelho, Bruno Martins, João Magalhães, Jamie Callan, Chenyan Xiong,
- Abstract要約: 我々は、因果言語モデルにおける入力シーケンスの途中の情報損失を実証する以前の研究に基づいて構築した。
エンコーダ・デコーダモデルの訓練段階における位置バイアスについて,言語モデル事前学習,コントラスト事前学習,コントラスト微調整などを検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.9252824152673
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study investigates the existence of positional biases in Transformer-based models for text representation learning, particularly in the context of web document retrieval. We build on previous research that demonstrated loss of information in the middle of input sequences for causal language models, extending it to the domain of representation learning. We examine positional biases at various stages of training for an encoder-decoder model, including language model pre-training, contrastive pre-training, and contrastive fine-tuning. Experiments with the MS-MARCO document collection reveal that after contrastive pre-training the model already generates embeddings that better capture early contents of the input, with fine-tuning further aggravating this effect.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,テキスト表現学習のためのトランスフォーマーモデルにおける位置バイアスの存在について,特にWeb文書検索における検討を行った。
我々は、因果言語モデルの入力シーケンスの途中で情報を失うことを実証し、それを表現学習の領域に拡張した以前の研究に基づいて構築した。
エンコーダ・デコーダモデルの訓練段階における位置バイアスについて,言語モデル事前学習,コントラスト事前学習,コントラスト微調整などを検討した。
MS-MARCO文書コレクションによる実験では、対照的な事前学習の後、モデルはすでに入力の初期の内容をよりよくキャプチャする埋め込みを生成しており、細調整によりこの効果はさらに増大している。
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