論文の概要: Eliciting In-context Retrieval and Reasoning for Long-context Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08248v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 16:38:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:27:56.385491
• Title: Eliciting In-context Retrieval and Reasoning for Long-context Large Language Models
• Title（参考訳）: 長文大言語モデルに対する文脈内検索と推論の緩和
• Authors: Yifu Qiu, Varun Embar, Yizhe Zhang, Navdeep Jaitly, Shay B. Cohen, Benjamin Han,
• Abstract要約: 長文言語モデル(LCLM)は知識ベース全体を処理し、直接検索と推論を行うことができる。 LOFTのような既存のベンチマークは、過度に単純化されたコンテキストを提供することでLCLMのパフォーマンスを過大評価することが多い。 ICR2はLCLMをより現実的なシナリオで評価するベンチマークである。 次に, LCLMの性能向上のための3つの手法を提案する。(1) 検索-then-generate fine-tuning, (2) 注意頭を用いてデコード中の長いコンテキストをフィルタリング・復調する検索-attention-probing, (3) 生成ヘッドと併用した共同検索ヘッドトレーニング。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.217391392240113
• License:
• Abstract: Recent advancements in long-context language models (LCLMs) promise to transform Retrieval-Augmented Generation (RAG) by simplifying pipelines. With their expanded context windows, LCLMs can process entire knowledge bases and perform retrieval and reasoning directly -- a capability we define as In-Context Retrieval and Reasoning (ICR^2). However, existing benchmarks like LOFT often overestimate LCLM performance by providing overly simplified contexts. To address this, we introduce ICR^2, a benchmark that evaluates LCLMs in more realistic scenarios by including confounding passages retrieved with strong retrievers. We then propose three methods to enhance LCLM performance: (1) retrieve-then-generate fine-tuning, (2) retrieval-attention-probing, which uses attention heads to filter and de-noise long contexts during decoding, and (3) joint retrieval head training alongside the generation head. Our evaluation of five well-known LCLMs on LOFT and ICR^2 demonstrates significant gains with our best approach applied to Mistral-7B: +17 and +15 points by Exact Match on LOFT, and +13 and +2 points on ICR^2, compared to vanilla RAG and supervised fine-tuning, respectively. It even outperforms GPT-4-Turbo on most tasks despite being a much smaller model.
• Abstract（参考訳）: 近年のLong-context Language Model (LCLM) の進歩は、パイプラインを単純化することによって、レトリーバル拡張生成(RAG)を変換することを約束している。 拡張されたコンテキストウィンドウにより、LCLMは知識ベース全体を処理し、検索と推論を直接実行できます -- ICR^2(In-Context Retrieval and Reasoning)として定義する機能です。 しかし、LOFTのような既存のベンチマークは、過度に単純化されたコンテキストを提供することでLCLMのパフォーマンスを過大評価することが多い。 そこで本研究では, LCLM をより現実的なシナリオで評価するベンチマーク ICR^2 について紹介する。 次に, LCLMの性能向上のための3つの手法を提案する。(1) 検索-then-generate fine-tuning, (2) 注意頭を用いてデコード中の長いコンテキストをフィルタリング・復調する検索-attention-probing, (3) 生成ヘッドと併用した共同検索ヘッドトレーニング。 LOFT と ICR^2 の5つのよく知られたLCLM の評価は, LOFT の Exact Match による Mistral-7B: +17 と +15 , ICR^2 の +13 と +2 の2点に対して, それぞれバニラ RAG と監督された微調整と比較して有意な利得を示した。 GPT-4-Turboよりもはるかに小さなモデルであるにもかかわらず、ほとんどのタスクでパフォーマンスが優れている。

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