論文の概要: FastFiD: Improve Inference Efficiency of Open Domain Question Answering via Sentence Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06333v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 17:50:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 12:53:36.179542
• Title: FastFiD: Improve Inference Efficiency of Open Domain Question Answering via Sentence Selection
• Title（参考訳）: FastFiD:文選択によるオープンドメイン質問回答の推論効率の向上
• Authors: Yufei Huang, Xu Han, Maosong Sun,
• Abstract要約: FastFiDは、エンコードされたパスで文の選択を実行する新しいアプローチである。 これにより、価値ある文を保持するのに役立ち、回答を生成するのに必要な文脈長を減らすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.9638234358049
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Open Domain Question Answering (ODQA) has been advancing rapidly in recent times, driven by significant developments in dense passage retrieval and pretrained language models. Current models typically incorporate the FiD framework, which is composed by a neural retriever alongside an encoder-decoder neural reader. In the answer generation process, the retriever will retrieve numerous passages (around 100 for instance), each of which is then individually encoded by the encoder. Subsequently, the decoder makes predictions based on these encoded passages. Nevertheless, this framework can be relatively time-consuming, particularly due to the extensive length of the gathered passages. To address this, we introduce FastFiD in this paper, a novel approach that executes sentence selection on the encoded passages. This aids in retaining valuable sentences while reducing the context length required for generating answers. Experiments on three commonly used datasets (Natural Questions, TriviaQA and ASQA) demonstrate that our method can enhance the inference speed by 2.3X-5.7X, while simultaneously maintaining the model's performance. Moreover, an in-depth analysis of the model's attention reveals that the selected sentences indeed hold a substantial contribution towards the final answer. The codes are publicly available at https://github.com/thunlp/FastFiD.
• Abstract（参考訳）: Open Domain Question Answering (ODQA) は近年急速に進展しており、密流路検索や事前学習言語モデルに大きな進展が進んでいる。 現在のモデルは一般的に、エンコーダ・デコーダ・ニューラルリーダーと共にニューラルレトリバーによって構成されるFiDフレームワークを組み込んでいる。 回答生成プロセスでは、検索者は多数のパス(例えば100)を検索し、それぞれがエンコーダによって個別に符号化される。 その後、デコーダはこれらの符号化されたパスに基づいて予測を行う。 しかしながら、この枠組みは比較的時間がかかり、特に収集された通路の幅が広いためである。 そこで本稿では,符号化された文に対して文選択を行う新しい手法であるFastFiDを紹介する。 これにより、価値ある文を保持するのに役立ち、回答を生成するのに必要な文脈長を減らすことができる。 3つの一般的なデータセット(Natural Questions、TriviaQA、ASQA)の実験では、モデルの性能を同時に維持しながら、2.3X-5.7Xの推論速度を向上できることを示した。 さらに、モデルの注意を詳細に分析した結果、選択した文が最終的な回答に実質的な貢献をすることが明らかとなった。 コードはhttps://github.com/thunlp/FastFiD.comで公開されている。

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