論文の概要: Enhancing Retrieval-Augmented LMs with a Two-stage Consistency Learning Compressor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02266v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 12:43:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 16:32:17.840534
• Title: Enhancing Retrieval-Augmented LMs with a Two-stage Consistency Learning Compressor
• Title（参考訳）: 2段整合学習圧縮機を用いた検索拡張型LMの高速化
• Authors: Chuankai Xu, Dongming Zhao, Bo Wang, Hanwen Xing,
• Abstract要約: 本研究では,検索強化言語モデルにおける検索情報圧縮のための2段階一貫性学習手法を提案する。 提案手法は複数のデータセットにまたがって実験的に検証され,質問応答タスクの精度と効率が顕著に向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.35807211471107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the prevalence of retrieval-augmented language models (RALMs), the seamless integration of these models with retrieval mechanisms to enhance performance in document-based tasks remains challenging. While some post-retrieval processing Retrieval-Augmented Generation (RAG) methods have achieved success, most still lack the ability to distinguish pertinent from extraneous information, leading to potential inconsistencies and reduced precision in the generated output, which subsequently affects the truthfulness of the language model's responses. To address these limitations, this work proposes a novel two-stage consistency learning approach for retrieved information compression in retrieval-augmented language models to enhance performance. By incorporating consistency learning, the aim is to generate summaries that maintain coherence and alignment with the intended semantic representations of a teacher model while improving faithfulness to the original retrieved documents. The proposed method is empirically validated across multiple datasets, demonstrating notable enhancements in precision and efficiency for question-answering tasks. It outperforms existing baselines and showcases the synergistic effects of combining contrastive and consistency learning paradigms within the retrieval-augmented generation framework.
• Abstract（参考訳）: 検索強化言語モデル (RALMs) が普及しているにもかかわらず,これらのモデルと検索機構をシームレスに統合することにより,文書ベースのタスクの性能向上が図られている。 検索後の処理 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 手法は成功したが、ほとんどの場合、関連する情報を外部情報と区別する能力は欠如しており、生成した出力の潜在的な不整合と精度の低下を招き、言語モデルの応答の真正性に影響を及ぼす。 これらの制約に対処するため,検索言語モデルにおける検索情報圧縮のための新しい2段階整合学習手法を提案し,性能を向上する。 一貫性学習を取り入れることで、教師モデルの意図した意味表現との一貫性と整合性を維持しつつ、元の検索文書への忠実性を向上する要約を生成する。 提案手法は複数のデータセットにまたがって実験的に検証され,質問応答タスクの精度と効率が顕著に向上したことを示す。 既存のベースラインを上回り、検索強化生成フレームワーク内でのコントラスト学習パラダイムと一貫性学習パラダイムの組み合わせによる相乗効果を示す。

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