論文の概要: Task-level Distributionally Robust Optimization for Large Language Model-based Dense Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10613v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 07:48:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 17:22:31.257090
• Title: Task-level Distributionally Robust Optimization for Large Language Model-based Dense Retrieval
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくDense Retrievalのためのタスクレベル分布ロバスト最適化
• Authors: Guangyuan Ma, Yongliang Ma, Xing Wu, Zhenpeng Su, Ming Zhou, Songlin Hu,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルに基づくDense Retrievalファインタニングのためのタスクレベル分散ロバスト最適化(tDRO)を提案する。 tDROはドメインの重みをパラメータ化し、拡張されたドメイン勾配で更新する。 実験では、大規模検索ベンチマークの最適改善と、最大30%のデータセット使用率の削減が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.104911827710936
• License:
• Abstract: Large Language Model-based Dense Retrieval (LLM-DR) optimizes over numerous heterogeneous fine-tuning collections from different domains. However, the discussion about its training data distribution is still minimal. Previous studies rely on empirically assigned dataset choices or sampling ratios, which inevitably leads to sub-optimal retrieval performances. In this paper, we propose a new task-level Distributionally Robust Optimization (tDRO) algorithm for LLM-DR fine-tuning, targeted at improving the universal domain generalization ability by end-to-end reweighting the data distribution of each task. The tDRO parameterizes the domain weights and updates them with scaled domain gradients. The optimized weights are then transferred to the LLM-DR fine-tuning to train more robust retrievers. Experiments show optimal improvements in large-scale retrieval benchmarks and reduce up to 30% dataset usage after applying our optimization algorithm with a series of different-sized LLM-DR models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくDense Retrieval(LLM-DR)は、異なるドメインからの多数の異種微調整コレクションを最適化する。 しかし、トレーニングデータ配布に関する議論は依然として最小限である。 先行研究は、実験的に割り当てられたデータセットの選択やサンプリング比率に依存しており、必然的に準最適検索性能に繋がる。 本稿では,LLM-DRファインチューニングのためのタスクレベル分散ロバスト最適化(tDRO)アルゴリズムを提案する。 tDROはドメインの重みをパラメータ化し、拡張されたドメイン勾配で更新する。 最適化された重量はLLM-DRファインチューニングに転送され、より堅牢なレトリバーを訓練する。 実験により、大規模検索ベンチマークの最適改善と、異なるサイズのLCM-DRモデルを用いて最適化アルゴリズムを適用した後、最大30%のデータセット使用率の削減が示された。

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