Główne pojęcia
Retrieval-based text generation paradigm shift using heuristics and self-reinforcement.
Streszczenie
新しいテキスト生成アプローチであるリトリーバルベースのテキスト生成パラダイムシフトについて、本研究は、ヒューリスティックと自己強化を使用して構築されたトレーニングオラクルを通じて主要な課題に取り組んでいます。知識集約的タスクやオープンエンドのテキスト生成タスクにおいて、提案手法は標準LMや最先端のリトリーバル拡張手法を上回る性能を示しました。さらに、提案手法は拡大または特定ドメイン用の小さなインデックスでも優れたパフォーマンスを発揮し、他のリトリーバル拡張ベースラインよりも最低世代遅延時間を達成しています。
Statystyki
提案モデルはOpenbookQAで標準LMと比較して正解率が36.27%まで向上しました。
モデルはMAUVEスコアが81.58%まで向上しました。
モデルは他のリトリーバル拡張手法よりも最低世代遅延時間を達成しています。
Cytaty
"Retrieval is more accurate generation."
"Our model not only outperforms standard language models on knowledge-intensive tasks but also demonstrates improved generation quality in open-ended text generation."
"Our study can inspire future research to build more efficient and accurate LMs that harness the power of retrieval-based approaches."