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

論文の概要: Retrieval with Learned Similarities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15462v3
Date: Wed, 20 Nov 2024 18:30:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-21 16:10:47.452612
Title: Retrieval with Learned Similarities
Title（参考訳）: 類似点の学習による検索
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。そこで本研究では,Mixture-of-Logits (MoL) を実証的に実現し,多様な検索シナリオにおいて優れた性能が得られることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.729516456192901
License:
Abstract: Retrieval plays a fundamental role in recommendation systems, search, and natural language processing (NLP) by efficiently finding relevant items from a large corpus given a query. Dot products have been widely used as the similarity function in such tasks, enabled by Maximum Inner Product Search (MIPS) algorithms for efficient retrieval. However, state-of-the-art retrieval algorithms have migrated to learned similarities. These advanced approaches encompass multiple query embeddings, complex neural networks, direct item ID decoding via beam search, and hybrid solutions. Unfortunately, we lack efficient solutions for retrieval in these state-of-the-art setups. Our work addresses this gap by investigating efficient retrieval techniques with expressive learned similarity functions. We establish Mixture-of-Logits (MoL) as a universal approximator of similarity functions, demonstrate that MoL's expressiveness can be realized empirically to achieve superior performance on diverse retrieval scenarios, and propose techniques to retrieve the approximate top-k results using MoL with tight error bounds. Through extensive experimentation, we show that MoL, enhanced by our proposed mutual information-based load balancing loss, sets new state-of-the-art results across heterogeneous scenarios, including sequential retrieval models in recommendation systems and finetuning language models for question answering; and our approximate top-$k$ algorithms outperform baselines by up to 66x in latency while achieving >.99 recall rate compared to exact algorithms.
Abstract（参考訳）: Retrievalは、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、レコメンデーションシステム、検索、自然言語処理(NLP)において基本的な役割を果たす。ドット製品はそのようなタスクにおける類似性関数として広く使われており、効率的な検索のために最大内部製品探索(MIPS)アルゴリズムによって実現されている。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。これらの高度なアプローチには、複数のクエリ埋め込み、複雑なニューラルネットワーク、ビームサーチによるダイレクトアイテムIDデコード、ハイブリッドソリューションが含まれる。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,表現的学習類似度関数を用いた効率的な検索手法を探索することにより,このギャップに対処する。類似関数の普遍近似としてMixture-of-Logits (MoL) を確立し,MoLの表現性を実証的に実現し,多種多様な検索シナリオにおいて優れた性能が得られることを示す。提案した相互情報に基づくロードバランシング損失によって強化されたMoLは、推薦システムにおける逐次検索モデルや質問応答のための微調整言語モデルを含む異種シナリオにまたがる新たな技術結果を設定する。

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