論文の概要: Enhancing Question Answering Precision with Optimized Vector Retrieval and Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01039v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 21:14:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:49:41.765738
• Title: Enhancing Question Answering Precision with Optimized Vector Retrieval and Instructions
• Title（参考訳）: 最適ベクトル検索と指示による質問応答精度の向上
• Authors: Lixiao Yang, Mengyang Xu, Weimao Ke,
• Abstract要約: 質問応答 (QA) は情報検索 (IR) と言語モデルの重要な応用である。 本稿では、最適化されたベクトル検索と命令手法を統合することにより、QAタスク性能を改善するための革新的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2425910171551517
• License:
• Abstract: Question-answering (QA) is an important application of Information Retrieval (IR) and language models, and the latest trend is toward pre-trained large neural networks with embedding parameters. Augmenting QA performances with these LLMs requires intensive computational resources for fine-tuning. We propose an innovative approach to improve QA task performances by integrating optimized vector retrievals and instruction methodologies. Based on retrieval augmentation, the process involves document embedding, vector retrieval, and context construction for optimal QA results. We experiment with different combinations of text segmentation techniques and similarity functions, and analyze their impacts on QA performances. Results show that the model with a small chunk size of 100 without any overlap of the chunks achieves the best result and outperforms the models based on semantic segmentation using sentences. We discuss related QA examples and offer insight into how model performances are improved within the two-stage framework.
• Abstract（参考訳）: 質問回答(QA)は、情報検索(IR)と言語モデルの重要な応用であり、最新のトレンドは、埋め込みパラメータを持つトレーニング済みの大規模ニューラルネットワークである。 これらのLLMによるQA性能の向上には、微調整のための計算資源の集中が必要である。 本稿では、最適化されたベクトル検索と命令手法を統合することにより、QAタスク性能を改善するための革新的なアプローチを提案する。 検索の強化に基づいて、このプロセスは文書の埋め込み、ベクトル検索、そして最適なQA結果のためのコンテキスト構築を含む。 テキストセグメンテーション手法と類似度関数の異なる組み合わせを実験し、QA性能への影響を分析する。 その結果,チャンクの重複を伴わない小さなチャンクサイズ100のモデルが最も良い結果となり,文を用いたセマンティックセグメンテーションに基づくモデルよりも優れていることがわかった。 関連するQAの事例について論じ、モデルパフォーマンスが2段階フレームワークでどのように改善されているかについて考察する。

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