論文の概要: CompAct: Compressing Retrieved Documents Actively for Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09014v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 06:06:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 00:36:46.055441
• Title: CompAct: Compressing Retrieved Documents Actively for Question Answering
• Title（参考訳）: CompAct: 質問応答のために検索した文書をアクティブに圧縮する
• Authors: Chanwoong Yoon, Taewhoo Lee, Hyeon Hwang, Minbyul Jeong, Jaewoo Kang,
• Abstract要約: CompActは、キー情報を失うことなく、広範囲のドキュメントを格納するためのアクティブな戦略を採用した、新しいフレームワークである。 実験により,マルチホップ質問応答ベンチマークにおいて,CompActは性能と圧縮率に大きな改善をもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.585833125854418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation supports language models to strengthen their factual groundings by providing external contexts. However, language models often face challenges when given extensive information, diminishing their effectiveness in solving questions. Context compression tackles this issue by filtering out irrelevant information, but current methods still struggle in realistic scenarios where crucial information cannot be captured with a single-step approach. To overcome this limitation, we introduce CompAct, a novel framework that employs an active strategy to condense extensive documents without losing key information. Our experiments demonstrate that CompAct brings significant improvements in both performance and compression rate on multi-hop question-answering (QA) benchmarks. CompAct flexibly operates as a cost-efficient plug-in module with various off-the-shelf retrievers or readers, achieving exceptionally high compression rates (47x).
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generationは、言語モデルをサポートし、外部コンテキストを提供することで、実際の基盤を強化する。 しかし、言語モデルは、広範囲な情報を与えるとしばしば課題に直面し、問題の解決においての有効性を低下させる。 コンテキスト圧縮は、無関係な情報をフィルタリングすることでこの問題に対処するが、現在の手法は、単一ステップのアプローチで重要な情報をキャプチャできない現実的なシナリオで依然として苦労している。 この制限を克服するために、キー情報を失うことなく広範囲の文書を凝縮するアクティブな戦略を取り入れた新しいフレームワークCompActを紹介する。 本実験は,マルチホップ質問応答(QA)ベンチマークにおいて,CompActが性能と圧縮速度の両方に大幅な改善をもたらすことを示した。 CompActは、様々なオフザシェルフレトリバーやリーダーを備えたコスト効率のよいプラグインモジュールとして柔軟に動作し、非常に高い圧縮率(47倍)を達成する。

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