論文の概要: On the Role of Long-tail Knowledge in Retrieval Augmented Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16367v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 07:17:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 21:11:19.059622
• Title: On the Role of Long-tail Knowledge in Retrieval Augmented Large Language Models
• Title（参考訳）: 検索型大規模言語モデルにおけるロングテール知識の役割について
• Authors: Dongyang Li, Junbing Yan, Taolin Zhang, Chengyu Wang, Xiaofeng He, Longtao Huang, Hui Xue, Jun Huang,
• Abstract要約: 検索拡張現実(RAG)は,大規模言語モデル(LLM)の知識能力向上に際し,優れた性能を示す 本稿では,LLMの簡易かつ効果的なロングテール知識検出手法を提案する。 提案手法は,平均推定時間で4倍以上の高速化を実現し,下流タスクにおける一貫した性能向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.08049246893537
• License:
• Abstract: Retrieval augmented generation (RAG) exhibits outstanding performance in promoting the knowledge capabilities of large language models (LLMs) with retrieved documents related to user queries. However, RAG only focuses on improving the response quality of LLMs via enhancing queries indiscriminately with retrieved information, paying little attention to what type of knowledge LLMs really need to answer original queries more accurately. In this paper, we suggest that long-tail knowledge is crucial for RAG as LLMs have already remembered common world knowledge during large-scale pre-training. Based on our observation, we propose a simple but effective long-tail knowledge detection method for LLMs. Specifically, the novel Generative Expected Calibration Error (GECE) metric is derived to measure the ``long-tailness'' of knowledge based on both statistics and semantics. Hence, we retrieve relevant documents and infuse them into the model for patching knowledge loopholes only when the input query relates to long-tail knowledge. Experiments show that, compared to existing RAG pipelines, our method achieves over 4x speedup in average inference time and consistent performance improvement in downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: Retrieval augmented generation (RAG)は、ユーザクエリに関連する文書を検索することで、大規模言語モデル(LLM)の知識能力を向上する際、優れたパフォーマンスを示す。 しかしながら、RAGは、検索された情報と無差別にクエリを拡張し、LLMが元のクエリにもっと正確に答えるために必要な知識の種類にほとんど注意を払わずに、LLMの応答品質の改善にのみ焦点を当てている。 本稿では,LLMが大規模事前学習中にすでに共通世界の知識を記憶していることから,RAGにとってロングテール知識が重要であることを示唆する。 そこで本研究では,LLMの簡易かつ効果的なロングテール知識検出手法を提案する。 具体的には、統計学とセマンティクスの両方に基づいて知識の'long-tailness'を測定するために、GECE(Generative expected Calibration Error)メトリクスが導出される。 したがって、関連する文書を検索し、入力クエリがロングテール知識に関連する場合にのみ、知識の抜け穴をパッチするモデルに注入する。 実験の結果,既存のRAGパイプラインと比較して,提案手法は平均推定時間で4倍以上の高速化を実現し,下流タスクにおける一貫した性能向上を実現している。

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