論文の概要: Accelerating Inference of Retrieval-Augmented Generation via Sparse Context Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16178v1
• Date: Sat, 25 May 2024 11:10:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 00:40:50.327817
• Title: Accelerating Inference of Retrieval-Augmented Generation via Sparse Context Selection
• Title（参考訳）: スパースコンテキスト選択による検索拡張生成の高速化
• Authors: Yun Zhu, Jia-Chen Gu, Caitlin Sikora, Ho Ko, Yinxiao Liu, Chu-Cheng Lin, Lei Shu, Liangchen Luo, Lei Meng, Bang Liu, Jindong Chen,
• Abstract要約: 大きな言語モデル (LLM) は、検索によって強化され、堅牢な性能と広範な汎用性を示す。 本稿では,スパースRAGという新しいパラダイムを提案する。 Sparse RAGは、検索したドキュメントを並列にエンコードする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.15184715270483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) augmented with retrieval exhibit robust performance and extensive versatility by incorporating external contexts. However, the input length grows linearly in the number of retrieved documents, causing a dramatic increase in latency. In this paper, we propose a novel paradigm named Sparse RAG, which seeks to cut computation costs through sparsity. Specifically, Sparse RAG encodes retrieved documents in parallel, which eliminates latency introduced by long-range attention of retrieved documents. Then, LLMs selectively decode the output by only attending to highly relevant caches auto-regressively, which are chosen via prompting LLMs with special control tokens. It is notable that Sparse RAG combines the assessment of each individual document and the generation of the response into a single process. The designed sparse mechanism in a RAG system can facilitate the reduction of the number of documents loaded during decoding for accelerating the inference of the RAG system. Additionally, filtering out undesirable contexts enhances the model's focus on relevant context, inherently improving its generation quality. Evaluation results of two datasets show that Sparse RAG can strike an optimal balance between generation quality and computational efficiency, demonstrating its generalizability across both short- and long-form generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル (LLM) は、検索によって強化され、外部コンテキストを組み込むことで、堅牢な性能と広範な汎用性を示す。 しかし、検索された文書数で入力長が線形に増加し、レイテンシが劇的に増加する。 本稿では,スパースRAG(Sparse RAG)という新しいパラダイムを提案する。 具体的には、Sparse RAGは、検索した文書を並列に符号化し、検索した文書の長距離の注意による遅延を取り除く。 次に、LLMは、特別な制御トークンでLLMをプロンプトすることで選択される、高度に関連性の高いキャッシュにのみ参加することで、出力を選択的にデコードする。 Sparse RAGは個々の文書の評価と応答の生成をひとつのプロセスにまとめている点が注目に値する。 設計されたRAGシステムにおけるスパース機構は、RAGシステムの推論を高速化するためにデコード時にロードされる文書の数を削減できる。 さらに、望ましくないコンテキストをフィルタリングすることで、モデルが関連するコンテキストに焦点を合わせ、その生成品質が本質的に向上する。 2つのデータセットの評価結果から,Sparse RAGは生成品質と計算効率の最適バランスを達成でき,その一般化可能性を示す。

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