論文の概要: Your Mixture-of-Experts LLM Is Secretly an Embedding Model For Free

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10814v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 02:00:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-29 19:24:58.942932
• Title: Your Mixture-of-Experts LLM Is Secretly an Embedding Model For Free
• Title（参考訳）: LLMのミキサー・オブ・エクササイズ(動画あり)
• Authors: Ziyue Li, Tianyi Zhou,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は生成タスクに優れ、デコーダのみのアーキテクチャは、さらなる表現の微調整が適用されない場合、埋め込みモデルとしての可能性を制限することが多い。 我々の研究は、MoE LLMのエキスパートルータが、様々な組込みタスクに対して有望な性能を持つ既製の組込みモデルとして機能できることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.59456761618456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) excel on generation tasks, their decoder-only architecture often limits their potential as embedding models if no further representation finetuning is applied. Does this contradict their claim of generalists? To answer the question, we take a closer look at Mixture-of-Experts (MoE) LLMs. Our study shows that the expert routers in MoE LLMs can serve as an off-the-shelf embedding model with promising performance on a diverse class of embedding-focused tasks, without requiring any finetuning. Moreover, our extensive analysis shows that the MoE routing weights (RW) is complementary to the hidden state (HS) of LLMs, a widely-used embedding. Compared to HS, we find that RW is more robust to the choice of prompts and focuses on high-level semantics. Motivated by the analysis, we propose MoEE combining RW and HS, which achieves better performance than using either separately. Our exploration of their combination and prompting strategy shed several novel insights, e.g., a weighted sum of RW and HS similarities outperforms the similarity on their concatenation. Our experiments are conducted on 6 embedding tasks with 20 datasets from the Massive Text Embedding Benchmark (MTEB). The results demonstrate the significant improvement brought by MoEE to LLM-based embedding without further finetuning.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は生成タスクに優れるが、デコーダのみのアーキテクチャは、さらなる表現の微調整が適用されない場合、埋め込みモデルとしての可能性を制限することが多い。 これは一般論者の主張と矛盾するのだろうか? この疑問に答えるために、Mixture-of-Experts (MoE) LLMsについて詳しく調べる。 我々の研究は、MoE LLMのエキスパートルータが、様々な種類の埋め込みタスクにおいて、微調整を必要とせず、有望な性能を持つ既製の埋め込みモデルとして機能できることを示唆している。 さらに, 広範に解析した結果, MoEルーティングウェイト (RW) は LLM の隠れ状態 (HS) と相補的であることがわかった。 HSと比較して、RWはプロンプトの選択に対してより堅牢であり、ハイレベルなセマンティクスにフォーカスしている。 そこで本研究では,RWとHSを組み合わせたMoEEを提案する。 RWとHSの類似点の重み付き和は、それらの結合における類似点よりも優れています。 MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)の20個のデータセットを用いた6つの埋め込みタスクについて実験を行った。 以上の結果から, さらなる微調整を伴わずに, MoEE から LLM ベースの埋め込みへの大幅な改善が示された。

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