論文の概要: OneGen: Efficient One-Pass Unified Generation and Retrieval for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05152v1
• Date: Sun, 8 Sep 2024 16:35:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 17:08:26.922632
• Title: OneGen: Efficient One-Pass Unified Generation and Retrieval for LLMs
• Title（参考訳）: OneGen: LLMの効率的なワンパス統一生成と検索
• Authors: Jintian Zhang, Cheng Peng, Mengshu Sun, Xiang Chen, Lei Liang, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou, Huajun Chen, Ningyu Zhang,
• Abstract要約: ワンパス生成・検索フレームワーク(OneGen) OneGenは、自動回帰的に生成された検索トークンを組み込むことで、生成と検索のための従来の別々のトレーニングアプローチを橋渡しする。 その結果,LLMの生成能力を維持しつつ,検索性能の向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.054569398300266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the recent advancements in Large Language Models (LLMs), which have significantly enhanced the generative capabilities for various NLP tasks, LLMs still face limitations in directly handling retrieval tasks. However, many practical applications demand the seamless integration of both retrieval and generation. This paper introduces a novel and efficient One-pass Generation and retrieval framework (OneGen), designed to improve LLMs' performance on tasks that require both generation and retrieval. The proposed framework bridges the traditionally separate training approaches for generation and retrieval by incorporating retrieval tokens generated autoregressively. This enables a single LLM to handle both tasks simultaneously in a unified forward pass. We conduct experiments on two distinct types of composite tasks, RAG and Entity Linking, to validate the pluggability, effectiveness, and efficiency of OneGen in training and inference. Furthermore, our results show that integrating generation and retrieval within the same context preserves the generative capabilities of LLMs while improving retrieval performance. To the best of our knowledge, OneGen is the first to enable LLMs to conduct vector retrieval during the generation.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLMs)の進歩により、様々なNLPタスクの生成能力が大幅に向上したにもかかわらず、LLMは検索タスクを直接処理する際の制限に直面している。 しかし、多くの実用的なアプリケーションでは、検索と生成の両方をシームレスに統合する必要がある。 本稿では, 生成と検索の両方を必要とするタスクにおけるLLMの性能向上を目的とした, 新規かつ効率的なOne-pass Generation and Search framework(OneGen)を提案する。 提案フレームワークは, 自己回帰的に生成された検索トークンを組み込むことにより, 従来の個別の学習手法を橋渡しする。 これにより、単一のLLMが両方のタスクを統一されたフォワードパスで同時に処理できる。 RAGとEntity Linkingという2つの異なる種類の複合タスクについて実験を行い、トレーニングと推論におけるOneGenのプラグ可能性、有効性、効率性を検証する。 さらに,本研究の結果は,LLMの生成能力を維持しつつ,検索性能を向上することを示す。 私たちの知る限りでは、OneGen は LLM が生成中にベクトル検索を行うことができる最初の方法です。

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