論文の概要: Resona: Improving Context Copying in Linear Recurrence Models with Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22913v2
• Date: Wed, 16 Jul 2025 06:54:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 14:40:09.349947
• Title: Resona: Improving Context Copying in Linear Recurrence Models with Retrieval
• Title（参考訳）: Resona: 検索付き線形再帰モデルにおけるコンテキストコピーの改善
• Authors: Xinyu Wang, Linrui Ma, Jerry Huang, Peng Lu, Prasanna Parthasarathi, Xiao-Wen Chang, Boxing Chen, Yufei Cui,
• Abstract要約: 線形リカレントモデルは、その計算効率のために、現実的な競合であることが証明されている。 本稿では,リニアリカレントモデルとリカレントモデルを組み合わせたフレームワークResonaを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.84741364872597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent shifts in the space of large language model (LLM) research have shown an increasing focus on novel architectures to compete with prototypical Transformer-based models that have long dominated this space. Linear recurrent models have proven to be a viable competitor due to their computational efficiency. However, such models still demonstrate a sizable gap compared to Transformers in terms of in-context learning among other tasks that require recalling information from a context. In this work, we introduce Resona, a simple and scalable framework for augmenting linear recurrent models with retrieval. Resona augments models with the ability to integrate retrieved information from the provided input context, enabling tailored behavior to diverse task requirements. Experiments on a variety of linear recurrent models demonstrate that Resona-augmented models observe significant performance gains on a variety of synthetic as well as real-world natural language tasks, highlighting its ability to act as a general purpose method to improve the in-context learning and language modeling abilities of linear recurrent LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)研究の領域における最近の変化は、この領域を長年支配してきた原型トランスフォーマーベースのモデルと競合する新しいアーキテクチャに注目が集まっていることを示している。 線形リカレントモデルは、その計算効率のために、現実的な競合であることが証明されている。 しかし、このようなモデルは、コンテキスト内学習などコンテキストからの情報をリコールする必要があるタスクにおいて、Transformerと比較しても大きなギャップをみせている。 本稿では,リニアリカレントモデルとリカレントモデルを組み合わせたシンプルでスケーラブルなフレームワークResonaを紹介する。 Resonaは、提供された入力コンテキストから取得した情報を統合可能なモデルを拡張し、多様なタスク要求に合わせた振る舞いを可能にする。 様々な線形リカレントモデルの実験により、Resona拡張モデルは、様々な合成および実世界の自然言語タスクにおいて、顕著なパフォーマンス向上を観察し、線形リカレントLLMのインコンテキスト学習と言語モデリング能力を改善するための汎用的な手法として機能する能力を強調した。

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