論文の概要: MATTER: Memory-Augmented Transformer Using Heterogeneous Knowledge Sources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04670v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 06:35:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 15:19:38.511742
• Title: MATTER: Memory-Augmented Transformer Using Heterogeneous Knowledge Sources
• Title（参考訳）: MATTER:異種知識源を用いたメモリ拡張変換器
• Authors: Dongkyu Lee, Chandana Satya Prakash, Jack FitzGerald, Jens Lehmann,
• Abstract要約: 我々は、MATTERと呼ばれる効率的なメモリ拡張変換器を導入する。 MATTERは、固定長のニューラルメモリの形で、非構造化ソース(パラグラフ)と半構造化ソース(QAペア)の両方から読み取る。 提案モデルでは,従来のQAベンチマークにおいて,精度と速度の両面で,既存の効率的な検索強化モデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.783393023641505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Leveraging external knowledge is crucial for achieving high performance in knowledge-intensive tasks, such as question answering. The retrieve-and-read approach is widely adopted for integrating external knowledge into a language model. However, this approach suffers from increased computational cost and latency due to the long context length, which grows proportionally with the number of retrieved knowledge. Furthermore, existing retrieval-augmented models typically retrieve information from a single type of knowledge source, limiting their scalability to diverse knowledge sources with varying structures. In this work, we introduce an efficient memory-augmented transformer called MATTER, designed to retrieve relevant knowledge from multiple heterogeneous knowledge sources. Specifically, our model retrieves and reads from both unstructured sources (paragraphs) and semi-structured sources (QA pairs) in the form of fixed-length neural memories. We demonstrate that our model outperforms existing efficient retrieval-augmented models on popular QA benchmarks in terms of both accuracy and speed. Furthermore, MATTER achieves competitive results compared to conventional read-and-retrieve models while having 100x throughput during inference.
• Abstract（参考訳）: 外部知識を活用することは、質問応答のような知識集約的なタスクにおいて高いパフォーマンスを達成するために不可欠である。 検索と読み取りのアプローチは、外部知識を言語モデルに統合するために広く採用されている。 しかし、この手法は長い文脈長による計算コストと遅延の増大に悩まされ、検索された知識の数に比例して増大する。 さらに、既存の検索強化モデルは、通常、単一のタイプの知識ソースから情報を取得し、そのスケーラビリティを様々な構造を持つ多様な知識ソースに制限する。 本研究では,複数の異種知識ソースから関連知識を取得するために,MATTERと呼ばれる効率的なメモリ拡張型トランスフォーマを導入する。 具体的には、固定長のニューラルメモリの形で、非構造化ソース(パラグラフ)と半構造化ソース(QAペア)を検索し、読み取る。 提案モデルでは,従来のQAベンチマークにおいて,精度と速度の両面で,既存の効率的な検索強化モデルよりも優れていることを示す。 さらに、MATTERは従来の読み取りモデルと比較して100倍のスループットで競合する結果が得られる。

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