論文の概要: Multi-Head RAG: Solving Multi-Aspect Problems with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05085v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 08:46:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:41.817085
• Title: Multi-Head RAG: Solving Multi-Aspect Problems with LLMs
• Title（参考訳）: マルチヘッドRAG:LLMを用いたマルチアスペクト問題の解法
• Authors: Maciej Besta, Ales Kubicek, Roman Niggli, Robert Gerstenberger, Lucas Weitzendorf, Mingyuan Chi, Patrick Iff, Joanna Gajda, Piotr Nyczyk, Jürgen Müller, Hubert Niewiadomski, Marcin Chrapek, Michał Podstawski, Torsten Hoefler,
• Abstract要約: 検索拡張生成(RAG)は大規模言語モデル(LLM)の能力を向上させる 既存のRAGソリューションは、実質的に異なる内容の複数のドキュメントを取得する必要がある可能性のあるクエリに焦点を当てていない。 本稿では,このギャップをシンプルかつ強力なアイデアで解決する新しい手法として,MRAG(Multi-Head RAG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.638439488923671
• License:
• Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) enhances the abilities of Large Language Models (LLMs) by enabling the retrieval of documents into the LLM context to provide more accurate and relevant responses. Existing RAG solutions do not focus on queries that may require fetching multiple documents with substantially different contents. Such queries occur frequently, but are challenging because the embeddings of these documents may be distant in the embedding space, making it hard to retrieve them all. This paper introduces Multi-Head RAG (MRAG), a novel scheme designed to address this gap with a simple yet powerful idea: leveraging activations of Transformer's multi-head attention layer, instead of the decoder layer, as keys for fetching multi-aspect documents. The driving motivation is that different attention heads can learn to capture different data aspects. Harnessing the corresponding activations results in embeddings that represent various facets of data items and queries, improving the retrieval accuracy for complex queries. We provide an evaluation methodology and metrics, multi-aspect datasets that we release online, and real-world use cases to demonstrate MRAG's effectiveness, showing improvements of up to 20% in relevance over standard RAG baselines. MRAG can be seamlessly integrated with existing RAG frameworks and benchmarking tools like RAGAS as well as different classes of data stores.
• Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG) は、LLMコンテキストに文書を検索することで、より正確で関連する応答を提供することにより、LLM(Large Language Models)の能力を高める。 既存のRAGソリューションは、実質的に異なる内容の複数のドキュメントを取得する必要がある可能性のあるクエリに焦点を当てていない。 このようなクエリは頻繁に発生するが、これらのドキュメントの埋め込みが埋め込み空間に遠く離れている可能性があるため、すべてを取得するのが難しくなるため、難しい。 本稿では,トランスフォーマーのマルチヘッドアテンション層を,デコーダ層の代わりにアクティベートすることで,マルチアスペクト文書を取得するためのキーとして活用するという,このギャップに対処する新しい手法について紹介する。 動機は、異なるアテンションヘッドが異なるデータ側面を捉えることを学べることである。 対応するアクティベーションを損なうと、データ項目やクエリのさまざまなファセットを表す埋め込みが発生し、複雑なクエリの検索精度が向上する。 我々は、MRAGの有効性を示すために、オンラインリリースする評価方法論とメトリクス、マルチアスペクトデータセット、および実世界のユースケースを提供し、標準的なRAGベースラインよりも最大20%の関連性を示す。 MRAGは既存のRAGフレームワークやRAGASなどのベンチマークツール、さまざまなデータストアとシームレスに統合できる。

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