論文の概要: AutoRAG-HP: Automatic Online Hyper-Parameter Tuning for Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19251v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 15:18:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 13:48:33.159044
• Title: AutoRAG-HP: Automatic Online Hyper-Parameter Tuning for Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: AutoRAG-HP:Retrieval-Augmented Generationのためのオンラインハイパーパラメータ自動チューニング
• Authors: Jia Fu, Xiaoting Qin, Fangkai Yang, Lu Wang, Jue Zhang, Qingwei Lin, Yubo Chen, Dongmei Zhang, Saravan Rajmohan, Qi Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデルの最近の進歩はML/AI開発に変化をもたらした。 大規模言語モデルの最近の進歩は、検索・拡張生成(RAG)システムにおけるAutoMLの原則を変革している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.456499537121886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models have transformed ML/AI development, necessitating a reevaluation of AutoML principles for the Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. To address the challenges of hyper-parameter optimization and online adaptation in RAG, we propose the AutoRAG-HP framework, which formulates the hyper-parameter tuning as an online multi-armed bandit (MAB) problem and introduces a novel two-level Hierarchical MAB (Hier-MAB) method for efficient exploration of large search spaces. We conduct extensive experiments on tuning hyper-parameters, such as top-k retrieved documents, prompt compression ratio, and embedding methods, using the ALCE-ASQA and Natural Questions datasets. Our evaluation from jointly optimization all three hyper-parameters demonstrate that MAB-based online learning methods can achieve Recall@5 $\approx 0.8$ for scenarios with prominent gradients in search space, using only $\sim20\%$ of the LLM API calls required by the Grid Search approach. Additionally, the proposed Hier-MAB approach outperforms other baselines in more challenging optimization scenarios. The code will be made available at https://aka.ms/autorag.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの最近の進歩はML/AI開発を変革させ、検索・拡張生成システム(RAG)のためのAutoML原則の再評価を必要としている。 RAGにおけるハイパーパラメータ最適化とオンライン適応の課題に対処するため、オンラインマルチアームバンディット(MAB)問題としてハイパーパラメータチューニングを定式化したAutoRAG-HPフレームワークを提案し、大規模な検索空間を効率的に探索するための新しい2レベル階層MAB(Hier-MAB)手法を提案する。 ALCE-ASQAとNatural Questionsのデータセットを用いて,トップk検索文書,即時圧縮率,埋め込み手法などのハイパーパラメータのチューニング実験を行った。 3つのハイパーパラメータ全てを共同で最適化することで、Grid Searchアプローチで要求されるLCM API呼び出しの$\sim20\%だけを使用して、検索空間に顕著な勾配を持つシナリオに対して、MABベースのオンライン学習手法がRecall@5$\approx 0.8$を達成することができることを示す。 さらに、提案されたHier-MABアプローチは、より困難な最適化シナリオにおいて、他のベースラインよりも優れている。 コードはhttps://aka.ms/autorag.orgで公開される。

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