論文の概要: MUVERA: Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19504v1
• Date: Wed, 29 May 2024 20:40:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 23:33:13.190546
• Title: MUVERA: Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings
• Title（参考訳）: MUVERA:固定次元符号化によるマルチベクトル検索
• Authors: Laxman Dhulipala, Majid Hadian, Rajesh Jayaram, Jason Lee, Vahab Mirrokni,
• Abstract要約: マルチベクトル探索を単一ベクトル類似性探索に還元する検索機構であるMUVERA(MUlti-VEctor Retrieval Algorithm)を導入する。 MUVERAはBEIR検索データセットの多種多様なセットに対して、一貫して優れたエンドツーエンドのリコールとレイテンシを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.275864151890511
• License:
• Abstract: Neural embedding models have become a fundamental component of modern information retrieval (IR) pipelines. These models produce a single embedding $x \in \mathbb{R}^d$ per data-point, allowing for fast retrieval via highly optimized maximum inner product search (MIPS) algorithms. Recently, beginning with the landmark ColBERT paper, multi-vector models, which produce a set of embedding per data point, have achieved markedly superior performance for IR tasks. Unfortunately, using these models for IR is computationally expensive due to the increased complexity of multi-vector retrieval and scoring. In this paper, we introduce MUVERA (MUlti-VEctor Retrieval Algorithm), a retrieval mechanism which reduces multi-vector similarity search to single-vector similarity search. This enables the usage of off-the-shelf MIPS solvers for multi-vector retrieval. MUVERA asymmetrically generates Fixed Dimensional Encodings (FDEs) of queries and documents, which are vectors whose inner product approximates multi-vector similarity. We prove that FDEs give high-quality $\epsilon$-approximations, thus providing the first single-vector proxy for multi-vector similarity with theoretical guarantees. Empirically, we find that FDEs achieve the same recall as prior state-of-the-art heuristics while retrieving 2-5$\times$ fewer candidates. Compared to prior state of the art implementations, MUVERA achieves consistently good end-to-end recall and latency across a diverse set of the BEIR retrieval datasets, achieving an average of 10$\%$ improved recall with $90\%$ lower latency.
• Abstract（参考訳）: ニューラル埋め込みモデルは、現代の情報検索(IR)パイプラインの基本コンポーネントとなっている。 これらのモデルは、データポイント当たりの1つの埋め込み$x \in \mathbb{R}^d$を生成し、高度に最適化された最大内部積探索(MIPS)アルゴリズムによる高速な検索を可能にする。 近年,ColBERT の論文から始まったマルチベクターモデルでは,データ点毎の埋め込みが実現されており,IR タスクの性能が著しく向上している。 残念ながら、これらのモデルをIRに使用するのは、多ベクトル検索とスコアリングの複雑さが増すため、計算コストがかかる。 本稿では,マルチベクトル類似度探索を単一ベクトル類似度探索に還元する検索機構であるMUVERA(MUlti-VEctor Retrieval Algorithm)を提案する。 これにより、市販のMIPSソルバをマルチベクトル検索に使用することができる。 MUVERAは、内部積がマルチベクトル類似性に近似するベクトルであるクエリやドキュメントの固定次元符号化(FDE)を非対称に生成する。 我々は、FDEが高品質な$\epsilon$-approximationsを与えることを証明し、理論的保証とともにマルチベクトル類似性のための最初の単一ベクトルプロキシを提供する。 経験的に、FDEは従来の最先端のヒューリスティックと同じリコールを達成し、2-5$\times$より少ない候補を検索する。 従来の最先端実装と比較して、MUVERAはBEIR検索データセットのさまざまなセットに対して、一貫して優れたエンドツーエンドリコールとレイテンシを実現し、平均10$\%$の改善リコールを90$%$低レイテンシで達成している。

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