信頼性、適応性、および追跡可能な検索を備えた言語モデル

Q: どうすれば検索支援型言語モデル（retrieval-augmented LMs）の広範な採用が促進されますか？

検索支援型言語モデル（retrieval-augmented LMs）の広範な採用を促進するためには、いくつかの重要な取り組みが必要です。 アーキテクチャとトレーニング方法の改善：まず、既存のアーキテクチャやトレーニング手法をさらに洗練し、効率的でスケーラブルなものに進化させる必要があります。入力拡張以外の新しいアーキテクチャや中間融合、出力補間などを導入して、より深いLM-リトリーバー間の相互作用を実現します。 リトリーバーとLMコンポーネント間の密接な連携：従来は単純に追加されてきたリトリーブ結果を超えて、より効果的でシームレスなインタラクションを可能にする新しいアプローチやパイプラインを開発します。これにより不適切な生成物や関連性が低い文脈への対応能力が向上します。 大規模データストアへの効率的かつ迅速な検索：数十億もしくは数兆単位までスケールしたデータストアへ高速で効率的に検索するために最適化された技術やハードウェア開発が求められます。また、オープンソース化されたライブラリや共同研究プロジェクトも推奨されます。 評価基準と共通フレームワーク：retrieval-augmented LMパイプラインおよび評価基準向け共通フレームワークおよびオートメーション・バッチ処理等設計・提供することで普及度合い向上可能です。 これら多岐にわたる取り組みは業界全体からサポートされることで成功確率が高まります。

Q: この記事では特定知識集約型タスク以外でretrieval-augmented LM の採用制限事由何ですか？

本記事では一般知識集約型タスク以外でもretrieval-augmented LM の利点活用困難性指摘しています。 主因： 構成部品(例: リトリバー)精度不足 訓練済みLM コンポ―ネント非直感性 ディフォルメド・コピペ問題 以上３点挙げられました。

Q: retrieval-augmented LM 最新技術/手法ではどんあ進展見受けられますか？

最近retieval augmented-LM 技術領域内幅広く変革起きています: 入力拡張方式以外多彩系列(LSTM, GRU)使用方法増加 中間層融合方式導入 → RAG よう初期段階だっただけじゃ無く，他分野でも使われ始めています． 出力補完方式登場 - RALM, REPLUG 系列 大規模学習時代到来 - NPM, Copy Generator 系列 これ些々技術革新示唆しています．

Conceitos essenciais

検索を備えた言語モデルは、信頼性、適応性、および追跡可能性を向上させる次世代の言語モデルであり、広範なタスクにおいて有益であることが示唆されています。

Resumo

大規模な事前トレーニングによって獲得されたパラメーター言語モデル（LM）は柔軟性と能力を示しますが、実用的な課題に直面しています。この位置論文では、検索を補助したLMが次世代のLMとして採用されるべきであることが主張されます。検索を補助したLMは信頼性、適応性、および追跡可能性を向上させる可能性があります。しかし、これらの利点にもかかわらず、特定の知識集約型タスク以外での広範な採用は制限されています。アーキテクチャやトレーニング手法、インフラストラクチャの基本的な進歩に向けたロードマップが提案されています。

Customize Summary

Rewrite with AI

Generate Citations

Translate Source

To Another Language

Generate MindMap

from source content

Visit Source

arxiv.org

Estatísticas

大規模なWebコーパスで訓練されたパラメトリックLMは柔軟性と能力を示す。
検索を補助したLMは信頼性と適応性を向上させる可能性がある。
現在の検索を補助したLMは特定の知識集約型タスクに限定されている。
パラメトリックLMに比べて検索を補助したLMの採用は制限されている。
検索を補助したLMは大規模なデータセットから取得したテキストを統合することで信頼性と適応性を向上させる。

Citações

"Retrieval-augmented LMs can largely reduce factual errors, provide better attributions, and enable flexible opt-in and out of sequences."
"Despite their considerable potential to significantly improve reliability, adaptability, and attributability, their broader adoption beyond specific knowledge-intensive tasks is currently limited."
"We urge the research community to intensify efforts aimed at overcoming those inherent limitations for their widespread adoption."

Principais Insights Extraídos De

Reliable, Adaptable, and Attributable Language Models with Retrieval

by Akari Asai,Z... às arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03187.pdf

Reliable, Adaptable, and Attributable Language Models with Retrieval

Perguntas Mais Profundas

どうすれば検索支援型言語モデル（retrieval-augmented LMs）の広範な採用が促進されますか？

検索支援型言語モデル（retrieval-augmented LMs）の広範な採用を促進するためには、いくつかの重要な取り組みが必要です。

アーキテクチャとトレーニング方法の改善：まず、既存のアーキテクチャやトレーニング手法をさらに洗練し、効率的でスケーラブルなものに進化させる必要があります。入力拡張以外の新しいアーキテクチャや中間融合、出力補間などを導入して、より深いLM-リトリーバー間の相互作用を実現します。

リトリーバーとLMコンポーネント間の密接な連携：従来は単純に追加されてきたリトリーブ結果を超えて、より効果的でシームレスなインタラクションを可能にする新しいアプローチやパイプラインを開発します。これにより不適切な生成物や関連性が低い文脈への対応能力が向上します。

大規模データストアへの効率的かつ迅速な検索：数十億もしくは数兆単位までスケールしたデータストアへ高速で効率的に検索するために最適化された技術やハードウェア開発が求められます。また、オープンソース化されたライブラリや共同研究プロジェクトも推奨されます。

評価基準と共通フレームワーク：retrieval-augmented LMパイプラインおよび評価基準向け共通フレームワークおよびオートメーション・バッチ処理等設計・提供することで普及度合い向上可能です。

これら多岐にわたる取り組みは業界全体からサポートされることで成功確率が高まります。

この記事では特定知識集約型タスク以外でretrieval-augmented LM の採用制限事由何ですか？

本記事では一般知識集約型タスク以外でもretrieval-augmented LM の利点活用困難性指摘しています。
主因：

構成部品(例: リトリバー)精度不足
訓練済みLM コンポ―ネント非直感性
ディフォルメド・コピペ問題
以上３点挙げられました。

retrieval-augmented LM 最新技術/手法ではどんあ進展見受けられますか？

最近retieval augmented-LM 技術領域内幅広く変革起きています:

入力拡張方式以外多彩系列(LSTM, GRU)使用方法増加
中間層融合方式導入　→　RAG よう初期段階だっただけじゃ無く，他分野でも使われ始めています．
出力補完方式登場 - RALM, REPLUG 系列
大規模学習時代到来 - NPM, Copy Generator 系列

これ些々技術革新示唆しています．