Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Retrieval with Learned Similarities

論文の概要: Efficient Retrieval with Learned Similarities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15462v1
Date: Mon, 22 Jul 2024 08:19:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-23 15:40:55.047783
Title: Efficient Retrieval with Learned Similarities
Title（参考訳）: 学習類似性を考慮した効率的な検索法
Authors: Bailu Ding, Jiaqi Zhai,
Abstract要約: 最先端の検索アルゴリズムは、学習された類似点に移行した。筆者らは,Mixture-of-Logits (MoL) が普遍近似であり,学習された類似度関数を全て表現できることを示した。 MoLはレコメンデーション検索タスクに新たな最先端結果を設定し、学習した類似性を持つ近似トップk検索は、最大2桁のレイテンシでベースラインを上回ります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.729516456192901
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Retrieval plays a fundamental role in recommendation systems, search, and natural language processing by efficiently finding relevant items from a large corpus given a query. Dot products have been widely used as the similarity function in such retrieval tasks, thanks to Maximum Inner Product Search (MIPS) that enabled efficient retrieval based on dot products. However, state-of-the-art retrieval algorithms have migrated to learned similarities. Such algorithms vary in form; the queries can be represented with multiple embeddings, complex neural networks can be deployed, the item ids can be decoded directly from queries using beam search, and multiple approaches can be combined in hybrid solutions. Unfortunately, we lack efficient solutions for retrieval in these state-of-the-art setups. Our work investigates techniques for approximate nearest neighbor search with learned similarity functions. We first prove that Mixture-of-Logits (MoL) is a universal approximator, and can express all learned similarity functions. We next propose techniques to retrieve the approximate top K results using MoL with a tight bound. We finally compare our techniques with existing approaches, showing that MoL sets new state-of-the-art results on recommendation retrieval tasks, and our approximate top-k retrieval with learned similarities outperforms baselines by up to two orders of magnitude in latency, while achieving > .99 recall rate of exact algorithms.
Abstract（参考訳）: Retrievalはリコメンデーションシステム、検索、自然言語処理において、クエリが与えられた大きなコーパスから関連項目を効率的に見つけることによって、基本的な役割を担っている。ドット製品に基づく効率的な検索を可能にするMIPS(Maximum Inner Product Search)のおかげで、ドット製品はこのような検索タスクにおける類似機能として広く利用されている。しかし、最先端の検索アルゴリズムは、学習した類似点に移行した。クエリは複数の埋め込みで表現でき、複雑なニューラルネットワークをデプロイでき、アイテムIDはビームサーチを使用してクエリから直接デコードでき、複数のアプローチをハイブリッドソリューションで組み合わせることができる。残念なことに、これらの最先端のセットアップでは、検索のための効率的なソリューションが欠如しています。本研究は,学習類似度関数を用いた近接探索手法について検討する。最初に、Mixture-of-Logits (MoL) が普遍近似であり、学習されたすべての類似性関数を表現できることを証明した。次に, タイトな境界を持つMoLを用いて, 近似トップK値を求める手法を提案する。提案手法を既存の手法と比較し,MoLが推薦検索タスクに新たな最先端結果を設定することを示し,学習類似性を持つ近似トップk検索は,精度の高いアルゴリズムの.99リコール率を達成しつつ,最大2桁のレイテンシでベースラインを上回った。

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