論文の概要: Can Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQL, and More?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13121v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 00:28:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 23:48:36.353947
• Title: Can Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQL, and More?
• Title（参考訳）: Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQLなどなどは可能か?
• Authors: Jinhyuk Lee, Anthony Chen, Zhuyun Dai, Dheeru Dua, Devendra Singh Sachan, Michael Boratko, Yi Luan, Sébastien M. R. Arnold, Vincent Perot, Siddharth Dalmia, Hexiang Hu, Xudong Lin, Panupong Pasupat, Aida Amini, Jeremy R. Cole, Sebastian Riedel, Iftekhar Naim, Ming-Wei Chang, Kelvin Guu,
• Abstract要約: 長文言語モデル(LCLM)は、従来、検索システムやデータベースといった外部ツールに依存していたタスクへのアプローチに革命をもたらす可能性がある。 実世界のタスクのベンチマークであるLOFTを導入し、文脈内検索と推論においてLCLMの性能を評価するために設計された数百万のトークンを出力する。 以上の結果からLCLMは,これらのタスクを明示的に訓練したことがないにも関わらず,最先端の検索システムやRAGシステムと競合する驚くべき能力を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.667202878390526
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-context language models (LCLMs) have the potential to revolutionize our approach to tasks traditionally reliant on external tools like retrieval systems or databases. Leveraging LCLMs' ability to natively ingest and process entire corpora of information offers numerous advantages. It enhances user-friendliness by eliminating the need for specialized knowledge of tools, provides robust end-to-end modeling that minimizes cascading errors in complex pipelines, and allows for the application of sophisticated prompting techniques across the entire system. To assess this paradigm shift, we introduce LOFT, a benchmark of real-world tasks requiring context up to millions of tokens designed to evaluate LCLMs' performance on in-context retrieval and reasoning. Our findings reveal LCLMs' surprising ability to rival state-of-the-art retrieval and RAG systems, despite never having been explicitly trained for these tasks. However, LCLMs still face challenges in areas like compositional reasoning that are required in SQL-like tasks. Notably, prompting strategies significantly influence performance, emphasizing the need for continued research as context lengths grow. Overall, LOFT provides a rigorous testing ground for LCLMs, showcasing their potential to supplant existing paradigms and tackle novel tasks as model capabilities scale.
• Abstract（参考訳）: 長文言語モデル(LCLM)は、従来、検索システムやデータベースといった外部ツールに依存していたタスクへのアプローチに革命をもたらす可能性がある。 情報コーパス全体をネイティブに取り込み、処理するLCLMの能力を活用することは、多くの利点をもたらす。 ツールの専門知識を不要にすることでユーザフレンドリさを高め、複雑なパイプラインのカスケードエラーを最小限に抑える堅牢なエンドツーエンドモデリングを提供し、システム全体にわたって高度なプロンプト技術の適用を可能にします。 このパラダイムシフトを評価するために,実世界のタスクのベンチマークであるLOFTを紹介した。 以上の結果からLCLMは,これらのタスクを明示的に訓練したことがないにも関わらず,最先端の検索システムやRAGシステムと競合する驚くべき能力を示した。 しかしLCLMは、SQLのようなタスクで必要とされる構成的推論のような領域で依然として課題に直面している。 特に、戦略の推進はパフォーマンスに大きな影響を与え、文脈の長さが大きくなるにつれて継続的な研究の必要性を強調している。 全体として、LOFTはLCLMの厳格なテスト基盤を提供し、既存のパラダイムを代替し、モデル能力のスケールとして新しいタスクに取り組む可能性を示している。

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