검색 성능 향상: 어려운 부정적 샘플 마이닝을 위한 앙상블 접근 방식

核心概念

본 연구는 도메인 특정 엔터프라이즈 데이터 세트에서 교차 인코더 재순위 지정 모델의 성능을 향상시키기 위해 앙상블 임베딩을 사용한 강력한 하드 네거티브 마이닝 기술을 제안합니다.

摘要

본 연구는 기업 데이터 세트에서 문서 재순위 지정 작업을 개선하기 위해 하드 네거티브 마이닝을 사용하여 기존 데이터를 보강하는 방법을 제안합니다.

연구 배경

검색 모델은 생성 모델과 달리 출처에서 실제 정보를 가져오고 검색 엔진은 검색된 각 항목의 출처를 나타냅니다. 이는 생성적 LLM의 존재에도 불구하고 특히 안정성이 중요한 맥락에서 정보 검색(IR)의 지속적인 중요성을 강조합니다. BERT(Devlin, Chang, Lee, Google, et al., 2019)가 출시된 후, 간단한 검색 후 재순위 지정 전략은 2019년 1월에 구절 검색을 위해 사전 훈련된 변환기를 활용하는 성공적인 수단으로 인기를 얻었습니다(Nogueira and Cho, 2019a). monoBERT로 알려진 이 모델은 나중에 검색을 위한 교차 인코더로 발전한 것의 초기 모습을 나타냅니다. 이 범주에는 MaxP(Dai and Callan, 2019), CEDR(MacAvaney et al., 2019a), Birch(Akkalyoncu Yilmaz et al., 2019), PARADE(Li et al., 2020)와 같은 재순위 지정 모델이 포함됩니다. 숙련된 순위 지정 알고리즘은 정보 검색 연구 내에서 수많은 다운스트림 작업에 대한 잠재적인 이점을 제공합니다(Han et al., 2020). BM25(Robertson and Walker, 1994)와 같은 기존 알고리즘은 용어 일치 메트릭에 크게 의존하여 쿼리와 문서가 동일한 용어를 공유하는 시나리오에 대한 효능을 제한합니다. 이러한 고유한 단점은 동일한 의미에도 불구하고 의미적 차이가 발생할 때 성능 저하로 이어집니다. 이는 어휘 불일치 문제로 알려져 있습니다. 사용자의 검색 의도를 이해하고 관련 항목을 검색하기 위해 순위 지정 알고리즘은 쿼리와 문서 간의 의미적 일치에 참여할 것으로 예상됩니다. 특히 의미 포착(표현 학습) 기술인 딥 러닝의 발전으로 인해 연구자들은 의미적 유사성 문제를 해결하기 위해 Dense Retrieval(DR) 모델을 점점 더 많이 사용하고 있습니다(Guu et al., 2020; Karpukhin et al., 2020; Luan et al., 2020). DR은 쿼리와 문서를 저차원 임베딩으로 변환하여 의미적 본질을 포착하는 데 탁월합니다. 이를 통해 효율적인 문서 색인 생성 및 유사성 검색이 가능하여 효과적인 온라인 순위 지정이 가능합니다. 연구에 따르면 다양한 정보 검색 작업에서 DR 모델에 대한 유망한 결과가 나타났습니다. (Guu et al., 2020; Qu et al., 2020) DR 모델에 대한 다양한 교육 전략을 사용한 과거 연구에서 고무적인 결과를 보여주었지만, 그들의 결과를 비교할 때 불일치, 심지어 모순이 발생합니다. 예를 들어, 무작위 부정적인 것보다 "하드 네거티브"(매우 유사하지만 관련 없는 문서)로 훈련하는 것의 우월성은 여전히 열린 질문입니다. 또한 많은 효과적인 교육 방법은 비효율성으로 인해 대규모 배포에 비실용적입니다. 유망한 결과에도 불구하고 DR은 주요 과제에 직면해 있으며, 우리는 특정 산업 맥락이 있는 사용자 지정 데이터에서 하드 네거티브 마이닝과 관련된 과제 중 하나를 조사하려고 합니다.

연구 문제

생성형 AI를 통합하기 위해 모든 조직은 자체 비공개 데이터 세트를 기반으로 구축된 사용자 지정 검색 시스템이 필요합니다. 검색 시스템은 엔터프라이즈 도메인 데이터 세트에 대해 학습되지 않은 경우 조직 맥락 내에서 정확하고 관련성 있는 결과를 제공하는 데 상당한 어려움을 겪습니다. 주요 문제 중 하나는 엔터프라이즈 도메인에 널리 퍼져 있는 특정 용어, 전문 용어 및 뉘앙스에 대한 친숙함이 부족하다는 것입니다.

검색 모델 학습 시 주요 문제 -

관련이 없는 구절이지만 긍정적인 예와 매우 유사한 하드 네거티브는 모델의 이해도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
긍정적(관련성 있는) 예와 부정적(관련 없는) 예를 모두 제공하는 것이 중요합니다. 부정적인 예, 특히 하드 네거티브는 모델이 관련 콘텐츠와 관련 없는 콘텐츠를 효과적으로 구분하도록 합니다.
엔터프라이즈 특정 데이터 세트를 처리할 때 하드 네거티브를 포함하는 것이 가장 중요합니다.
하드 네거티브에 대한 노출 없이 모델은 유사한 구절을 구별하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이로 인해 조직 내에서 부정확한 응답과 손상된 의사 결정 프로세스가 발생할 수 있습니다.

연구 목표

본 연구의 주요 목표는 기업이 비공개 데이터 세트에서 최첨단 순위 지정/검색 모델을 미세 조정하는 데 도움이 되는 하드 네거티브 마이닝 전략을 제안하는 것입니다. 이러한 데이터 세트는 각 기업 고유하며 특수 용어와 도메인별 전문 용어가 포함될 수 있습니다. 따라서 교육 프로세스에 하드 네거티브를 통합함으로써 검색 모델을 연마하여 기업 데이터의 복잡성을 탐색하고 비즈니스의 특정 요구에 맞춰 조정된 정확하고 맥락적으로 관련성 있는 결과를 보장할 수 있습니다.

연구 목표는 다음과 같습니다.

도메인 특정 비공개 데이터에 대한 강력한 하드 네거티브 마이닝 전략을 제안합니다.
도메인 특정 데이터에서 교차 인코더 모델을 미세 조정하기 위해 하드 네거티브를 활용합니다.
순위 지정 모델 교육에서 하드 네거티브를 사용하는 영향을 조사합니다.

연구의 중요성

대규모 언어 모델(LLM)은 학습된 지식을 기반으로 질문에 답하는 데 탁월합니다. 그러나 교육 데이터에는 일반적으로 회사의 Confluence, Google Drive 또는 SharePoint와 같은 플랫폼에 저장된 최근 정보 및 특정 개인 정보가 포함되지 않습니다. 기업 환경 내에서 생성형 AI를 통합하기 위해 모든 조직은 자체 비공개 데이터 세트를 기반으로 구축된 사용자 지정 검색 시스템이 필요합니다. 검색 증강 시스템은 엔터프라이즈 도메인 데이터 세트에 대해 학습되지 않은 경우 조직 맥락 내에서 정확하고 관련성 있는 결과를 제공하는 데 상당한 어려움을 겪습니다. 주요 문제 중 하나는 엔터프라이즈 도메인에 널리 퍼져 있는 특정 용어, 전문 용어 및 뉘앙스에 대한 친숙함이 부족하다는 것입니다. 특히 엔터프라이즈 도메인 내에서 하드 네거티브로 검색/순위 지정 모델을 교육하는 것의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 본 연구는 사전 훈련된 순위 지정 모델과 도메인별 데이터 간의 차이를 해소합니다. 또한 주어진 쿼리, 문서 쌍에 대한 하드 네거티브를 포함하는 데이터 증강 기술을 제안합니다. 본 연구는 트리플릿 목적 함수를 다양한 NLP 애플리케이션에서 연구자들이 활용할 수 있음을 조사할 것입니다. 또한 내부 데이터 세트에 대한 순위 지정 모델을 평가하는 연구자가 사용하기에 적합한 수정된 평가 기준을 도입하는 것을 목표로 합니다.

연구 방법

본 연구에서는 하드 네거티브를 사용하여 데이터를 강화하고 문서 순위 지정 작업을 개선하기 위해 여러 모델을 사용합니다. 처음에는 여러 이중 인코더 모델을 사용하여 각 문서에 대한 다양한 임베딩을 생성합니다. 그런 다음 앙상블 기술을 사용하여 이러한 임베딩을 결합하여 각 문서에 대한 강력한 표현을 만듭니다. 임베딩 생성 후 이러한 임베딩을 기반으로 클러스터링이 수행됩니다. 유사성 메트릭을 사용하여 각 쿼리에 대한 추가 긍정 문서와 특히 어려운 하드 네거티브 문서를 식별합니다. 하드 네거티브로 풍부해진 이 증강 데이터 세트는 이후 교차 인코더 재순위 지정 모델을 학습하는 데 사용됩니다.

임베딩 모델(이중 인코더)

이중 인코더 모델은 자연어 처리(NLP)에서 문서 임베딩을 만드는 데 중추적인 역할을 합니다. 이러한 모델은 입력 텍스트(예: 쿼리 및 문서)를 공유 잠재 공간에서 고밀도 벡터 표현 또는 임베딩으로 독립적으로 인코딩합니다. 이 접근 방식은 효율적인 유사성 비교 및 검색 작업을 용이하게 합니다. 이중 인코더는 일반적으로 BERT(Devlin et al., 2019a), RoBERTa(Liu et al., 2019)와 같은 변환기 아키텍처를 기반으로 하는 두 개의 동일한 인코더 네트워크로 구성됩니다. 인코더는 가중치를 공유하여 임베딩이 호환되는 의미 공간에 상주하도록 합니다. 이는 쿼리와 문서 벡터 간의 관련성을 측정하는 데 필수적입니다.

이중 인코더의 주요 이점

추론 중 계산 효율성에 있습니다.
따라서 이들은 교차 인코더와 같은 계산 집약적인 모델을 세밀한 순위 지정에 적용하기 전에 방대한 문서 풀을 관리 가능한 하위 집합으로 좁히는 것이 목표인 대규모 문서 검색 시나리오에서 중요합니다.

제안된 방법론에서는 사전 훈련된 최첨단 임베딩 모델을 사용하여 앙상블을 만드는 것을 제안합니다.

임베딩 모델 중 일부는 다음과 같습니다.

Jina AI의 임베딩 모델: Hugging Face 변환기 라이브러리를 통해서도 사용할 수 있습니다. 이 임베딩 모델은 긴 문서가 있는 데이터 세트에 적합한 8192의 시퀀스 길이를 지원합니다. 아키텍처는 BERT(Devlin et al., 2019a)를 기반으로 합니다.
SFR Mistral Embedding: 이 모델은 Salesforce Research에서 제공합니다. 허깅 페이스 트랜스포머 라이브러리를 통해 접근 가능합니다. Mistral-7V-v0.1 및 E5-mistral-7b-instruct에 대해 교육을 받았습니다.
Cohere의 embed-v3 모델: API 엔드포인트, 비공개 배포, AWS SageMaker 또는 Hugging Face 변환기 라이브러리를 통해 사용할 수 있습니다. 이 모델의 시퀀스 길이는 512이며 문서는 512개 토큰 내에서 청크되어야 하며 그렇지 않으면 잘립니다.

앙상블 방법

임베딩 앙상블은 여러 임베딩 모델을 단일 모델로 결합하여 임베딩 모델의 성능을 향상시키는 데 사용되는 기술입니다. 이는 여러 모델의 출력을 평균화하거나 다음을 사용하는 것과 같이 여러 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.

클러스터링 알고리즘

클러스터링 알고리즘은 유사한 특성을 기반으로 데이터 포인트를 그룹화하는 데 사용되는 기계 학습에서 필수적인 기술입니다. 이러한 알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 발견하고 데이터 포인트를 서로 다른 클러스터로 구성하여 유사한 포인트가 동일한 클러스터에 속하고 다른 포인트는 다른 클러스터에 속하도록 합니다. 클러스터링은 고객 세분화, 이상 탐지, 이미지 인식, 문서 분석 등 다양한 분야에서 애플리케이션을 찾습니다.

재순위 지정 모델(교차 인코더)

교차 인코더는 입력 쿼리와 문서를 공동으로 고려하여 관련성 점수를 생성하는 데 탁월합니다. 이러한 모델은 두 입력을 단일 시퀀스로 연결하고 사전 훈련된 변환기 모델(예: BERT, RoBERTa)을 사용하여 전체 시퀀스를 처리합니다. 교차 인코더는 쿼리와 문서 간의 상호 작용을 포착하여 더 풍부하고 컨텍스트에 인식되는 표현을 생성할 수 있습니다. 그러나 이러한 이점은 계산 비용이 더 많이 든다는 대가를 치르게 됩니다. 각 쿼리-문서 쌍에 대해 전체 변환기를 실행해야 하므로 특히 대규모 검색 시나리오에서 추론 시간이 길어집니다.

평가 작업 및 지표

이 연구에서는 검색 기반 산업 애플리케이션(예: 검색 증강 생성(RAG))에서 사용되는 엔터프라이즈 데이터 세트에 대한 문서 순위 지정의 다운스트림 작업 결과를 제시합니다. 5.2절에서는 임베딩 앙상블과 클러스터링 기술을 사용하여 하드 네거티브를 선택한 결과를 다룹니다. 5.3절에서는 엔터프라이즈 데이터 세트에 대한 교차 인코더 기반 재순위 지정 모델 학습 결과를 제공합니다. 5.4절에서는 본 연구의 몇 가지 제한 사항에 대해 설명합니다.

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arxiv.org

統計資料

데이터 세트에는 36,871개의 URL과 사전 처리된 텍스트 데이터가 포함되어 있습니다.
주어진 코퍼스는 30개 이상의 서비스/제품에 대한 문서로 구성됩니다.
본 연구에서는 문서 순위 지정 작업에 적합한 MS-MARCO(Bajaj et al., 2016) 문서 순위 지정 데이터 세트와 마찬가지로 회사의 도메인별 데이터를 사용합니다.
Jina AI 임베딩 모델은 최대 8192개의 시퀀스 길이를 지원합니다.
Cohere 임베딩 모델은 최대 512개의 시퀀스 길이를 지원합니다.

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Enhancing Retrieval Performance: An Ensemble Approach For Hard Negative Mining

by Hansa Meghwa... 於 arxiv.org 11-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.02404.pdf

Enhancing Retrieval Performance: An Ensemble Approach For Hard Negative Mining

深入探究

이 연구에서 제안된 하드 네거티브 마이닝 기술을 다른 도메인 또는 데이터 세트에 적용하여 그 효과를 더 평가할 수 있습니까?

네, 이 연구에서 제안된 하드 네거티브 마이닝 기술은 다른 도메인이나 데이터 세트에도 적용하여 그 효과를 평가할 수 있습니다.
다른 도메인 및 데이터 세트에 적용하는 방법:

도메인 특정 임베딩 모델 활용: 해당 도메인의 특성을 잘 이해하는 임베딩 모델을 사용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 법률 문서를 다루는 경우 법률 용어에 특화된 임베딩 모델을 사용하거나, 의료 기록을 다루는 경우 의료 분야에 특화된 임베딩 모델을 사용하는 것이 좋습니다.
데이터 세트 특성 고려: 데이터 세트의 크기, 문서 길이, 클래스 불균형 등을 고려하여 하이퍼파라미터를 조정해야 합니다. 예를 들어, 데이터 세트가 작은 경우 오버피팅을 방지하기 위해 클러스터링 알고리즘의 클러스터 수를 줄이거나 정규화 기법을 적용해야 할 수 있습니다.
성능 평가 지표: 도메인 및 데이터 세트에 따라 적절한 성능 평가 지표를 선택해야 합니다. 예를 들어, 정보 검색 시스템의 경우 MRR, Precision@k 등의 지표를 사용할 수 있습니다.

효과 평가:

다양한 도메인 및 데이터 세트에서 제안된 기술의 성능을 비교 분석합니다. 이를 통해 제안된 기술의 일반화 성능을 평가할 수 있습니다.
기존 하드 네거티브 마이닝 기술과의 비교 실험을 수행합니다. 제안된 기술이 기존 기술보다 얼마나 효과적인지 정량적으로 비교 분석합니다.
추가적으로 고려할 사항:

도메인 전문 지식 활용: 해당 도메인에 대한 전문 지식을 활용하여 하드 네거티브를 선별하는 방법을 고려할 수 있습니다.
능동 학습 (Active Learning) 적용: 능동 학습 기법을 적용하여 모델이 불확실해하는 샘플을 중심으로 하드 네거티브를 선별하는 방법을 고려할 수 있습니다.

하드 네거티브 마이닝에 사용되는 앙상블 임베딩과 클러스터링 기술의 선택은 모델 성능에 어떤 영향을 미칩니까? 다른 앙상블 및 클러스터링 방법을 탐색할 수 있습니까?

앙상블 임베딩과 클러스터링 기술의 선택은 하드 네거티브 마이닝의 성능, 즉 최종 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 각 기술의 선택이 모델 성능에 미치는 영향을 자세히 살펴보고, 다른 대안 기술들도 함께 소개하겠습니다.
1. 앙상블 임베딩:

영향: 다양한 임베딩 모델의 장점을 결합하여 단일 모델보다 풍부하고 강력한 표현을 얻을 수 있습니다. 이는 하드 네거티브를 더 효과적으로 찾는 데 도움을 주어 모델의 성능 향상에 기여합니다.
다른 앙상블 방법:

가중 평균 (Weighted Average): 각 임베딩 모델의 성능이나 특성에 따라 가중치를 부여하여 평균을 계산합니다.
스태킹 (Stacking): 각 임베딩 모델의 출력을 새로운 모델의 입력으로 사용하여 최종 임베딩을 생성합니다.
보팅 (Voting): 각 임베딩 모델의 예측 결과를 기반으로 투표를 통해 최종 결과를 결정합니다.
2. 클러스터링 기술:

영향: 클러스터링은 유사한 문서들을 그룹화하여 하드 네거티브를 선별하는 데 유용한 정보를 제공합니다. 효과적인 클러스터링은 모델이 positive와 유사하지만 다른 클러스터에 속한 hard negative를 잘 구별하도록 학습하는 데 도움을 줍니다.
다른 클러스터링 방법:

밀도 기반 클러스터링 (DBSCAN): 데이터의 밀도를 기반으로 클러스터를 형성하며, 모양에 유연하게 적응할 수 있습니다.
계층적 클러스터링 (Hierarchical Clustering): 데이터 간의 거리를 기반으로 트리 형태의 계층 구조를 생성하여 클러스터를 형성합니다.
k-medoids 클러스터링: k-means와 유사하지만, 중심점을 실제 데이터 포인트로 사용합니다.
3. 추가 고려 사항:

앙상블 다양성: 서로 다른 특징을 가진 임베딩 모델을 앙상블에 포함하는 것이 중요합니다. 다양한 모델을 결합하면 더 풍부하고 강력한 표현을 얻을 수 있습니다.
클러스터링 평가 지표: 클러스터링 결과를 평가하기 위해 Silhouette score, Davies-Bouldin index 등의 지표를 활용하여 최적의 클러스터링 기법과 하이퍼파라미터를 선택합니다.
결론적으로, 앙상블 임베딩과 클러스터링 기술은 하드 네거티브 마이닝의 성능에 큰 영향을 미치며, 최적의 기술 선택은 데이터 세트 및 작업의 특성에 따라 달라집니다. 다양한 기술들을 탐색하고 평가하여 최상의 성능을 얻을 수 있도록 노력해야 합니다.

교차 인코더 재순위 지정 모델의 교육 프로세스를 개선하기 위해 하드 네거티브를 활용하는 것 외에 다른 전략이나 기술을 고려할 수 있습니까?

예, 교차 인코더 재순위 지정 모델의 학습 프로세스를 개선하기 위해 하드 네거티브 활용 외에도 다양한 전략과 기술을 고려할 수 있습니다.
1. 데이터 증강 (Data Augmentation):

다양한 유형의 데이터 증강 기법을 통해 학습 데이터의 양과 다양성을 늘릴 수 있습니다.

역번역 (Back-translation): 원문을 다른 언어로 번역한 후 다시 원래 언어로 번역하여 유사하지만 약간씩 다른 문장들을 생성합니다.
동의어 대체 (Synonym Replacement): 문장 내 단어들을 동의어로 대체하여 다양한 표현을 가진 문장들을 생성합니다.
랜덤 삽입/삭제/교환 (Random Insertion/Deletion/Swap): 문장 내 단어들을 랜덤하게 삽입, 삭제, 교환하여 노이즈에 강건한 모델을 학습합니다.
2. 손실 함수 (Loss Function) 개선:

기존의 Cross Entropy Loss 함수 외에 다양한 손실 함수를 적용하여 모델 학습을 향상시킬 수 있습니다.

랭킹 손실 함수 (Ranking Loss Functions):  MarginRankingLoss, RankNet, LambdaRank 등의 랭킹 손실 함수는 순위를 기반으로 모델을 학습시켜 더욱 정확한 순위 예측을 가능하게 합니다.
대조 학습 손실 함수 (Contrastive Loss Functions): SimCLR, MoCo 등의 대조 학습 손실 함수는 유사한 샘플들을 가깝게, 다른 샘플들을 멀리 위치시키도록 모델을 학습시켜 표현 학습을 강화합니다.
3. 사전 학습된 언어 모델 (Pre-trained Language Model) 활용:

BERT, RoBERTa, XLNet 등과 같은 더 크고 성능이 뛰어난 사전 학습된 언어 모델을 사용하여 교차 인코더 모델의 초기 성능을 향상시킬 수 있습니다.
도메인 특화 언어 모델 (Domain-Specific Language Model): 해당 도메인의 데이터로 사전 학습된 언어 모델을 사용하면 도메인 특징을 더 잘 이해하는 모델을 구축할 수 있습니다.
4. 멀티 태스크 학습 (Multi-Task Learning):

재순위 지정 외에 다른 관련 태스크 (예: 질문 답변, 문서 요약)를 함께 학습시켜 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.
보조 태스크를 통해 얻은 지식은 주요 태스크인 재순위 지정 성능 향상에 도움을 줄 수 있습니다.
5.  모델 앙상블 (Model Ensemble):

다양한 구조 또는 하이퍼파라미터를 가진 여러 교차 인코더 모델을 학습시키고, 각 모델의 예측 결과를 결합하여 최종 예측 결과를 도출합니다.
앙상블 기법은 단일 모델의 단점을 보완하고, 더욱 안정적이고 정확한 예측 결과를 제공할 수 있습니다.
결론적으로, 교차 인코더 재순위 지정 모델의 학습 프로세스를 개선하기 위해 하드 네거티브 활용 외에도 다양한 전략과 기술을 조합하여 적용할 수 있습니다. 데이터 증강, 손실 함수 개선, 사전 학습된 언어 모델 활용, 멀티 태스크 학습, 모델 앙상블 등의 방법을 통해 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.