論文の概要: More Room for Language: Investigating the Effect of Retrieval on Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10939v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 22:43:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 17:42:39.974608
• Title: More Room for Language: Investigating the Effect of Retrieval on Language Models
• Title（参考訳）: 言語のためのさらなる空間:検索が言語モデルに与える影響を探る
• Authors: David Samuel, Lucas Georges Gabriel Charpentier, Sondre Wold,
• Abstract要約: 本稿では、これらのモデルを完全に制御可能な環境で研究するための「理想的検索」手法を提案する。 本研究では,検索の強化が言語モデルの動作に与える影響を評価するための評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8574940917179164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented language models pose a promising alternative to standard language modeling. During pretraining, these models search in a corpus of documents for contextually relevant information that could aid the language modeling objective. We introduce an 'ideal retrieval' methodology to study these models in a fully controllable setting. We conduct an extensive evaluation to examine how retrieval augmentation affects the behavior of the underlying language model. Among other things, we observe that these models: i) save substantially less world knowledge in their weights, ii) are better at understanding local context and inter-word dependencies, but iii) are worse at comprehending global context.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented言語モデルは、標準言語モデリングの代替として有望なものだ。 事前学習中、これらのモデルは、言語モデリングの目的に役立つかもしれない文脈に関連のある情報を文書のコーパスで検索する。 本稿では、これらのモデルを完全に制御可能な環境で研究するための「理想的検索」手法を提案する。 本研究では,検索の強化が言語モデルの振る舞いにどのように影響するかを広範囲に評価する。 とりわけ、これらのモデルは以下のとおりである。 一 世界の知識を大幅に減らすこと。 二 現地の文脈及び単語間の依存関係を理解するのが得意であるが 三 グローバルな文脈の理解が苦手であること。

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