論文の概要: Scaling the Vocabulary of Non-autoregressive Models for Efficient Generative Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06739v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 19:01:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 20:25:28.272046
• Title: Scaling the Vocabulary of Non-autoregressive Models for Efficient Generative Retrieval
• Title（参考訳）: 効率的な生成検索のための非自己回帰モデルの語彙のスケーリング
• Authors: Ravisri Valluri, Akash Kumar Mohankumar, Kushal Dave, Amit Singh, Jian Jiao, Manik Varma, Gaurav Sinha,
• Abstract要約: 本稿では、生成的検索のより効率的な代替手段として、完全非自己回帰(NAR)言語モデルについて検討する。 PIXARは,NARモデルのターゲット語彙を拡張し,複数単語のエンティティや共通フレーズを含む新しいアプローチである。 PIXARはMS MARCOで31.0%,Hits@5で23.2%,MRR@10で31.0%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.462709389923393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative Retrieval introduces a new approach to Information Retrieval by reframing it as a constrained generation task, leveraging recent advancements in Autoregressive (AR) language models. However, AR-based Generative Retrieval methods suffer from high inference latency and cost compared to traditional dense retrieval techniques, limiting their practical applicability. This paper investigates fully Non-autoregressive (NAR) language models as a more efficient alternative for generative retrieval. While standard NAR models alleviate latency and cost concerns, they exhibit a significant drop in retrieval performance (compared to AR models) due to their inability to capture dependencies between target tokens. To address this, we question the conventional choice of limiting the target token space to solely words or sub-words. We propose PIXAR, a novel approach that expands the target vocabulary of NAR models to include multi-word entities and common phrases (up to 5 million tokens), thereby reducing token dependencies. PIXAR employs inference optimization strategies to maintain low inference latency despite the significantly larger vocabulary. Our results demonstrate that PIXAR achieves a relative improvement of 31.0% in MRR@10 on MS MARCO and 23.2% in Hits@5 on Natural Questions compared to standard NAR models with similar latency and cost. Furthermore, online A/B experiments on a large commercial search engine show that PIXAR increases ad clicks by 5.08% and revenue by 4.02%.
• Abstract（参考訳）: Generative Retrievalは、制約付き生成タスクとして、Autoregressive (AR)言語モデルの最近の進歩を活用することで、Information Retrievalに新しいアプローチを導入する。 しかし、ARベースのジェネレーティブ検索手法は、従来の高密度検索手法と比較して高い推論遅延とコストに悩まされており、実用性に制限がある。 本稿では、生成的検索のより効率的な代替手段として、完全非自己回帰(NAR)言語モデルについて検討する。 標準的なNARモデルはレイテンシとコストの懸念を軽減するが、ターゲットトークン間の依存関係をキャプチャできないため、検索パフォーマンス(ARモデルと比較)が大幅に低下する。 この問題に対処するために、ターゲットトークン空間を単に単語やサブワードに限定する従来の選択に疑問を呈する。 PIXARは,NARモデルのターゲット語彙を拡張して,複数単語のエンティティと共通フレーズ(最大500万トークン)を含む新しいアプローチを提案する。 PIXARは、非常に大きな語彙にもかかわらず、低推論レイテンシを維持するために推論最適化戦略を採用している。 PIXARはMS MARCOではMRR@10で31.0%,Hits@5では23.2%の相対的な改善を実現している。 さらに、大規模な商用検索エンジンでのオンラインA/B実験では、PIXARは広告クリックを5.08%増加し、収益は4.02%増加した。

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