効率的な検索補助型言語モデルのための高速な2値トークン表現

Основні поняття

大規模言語モデルの問題点を解決するための検索補助型言語モデルの効率的な実装手法を提案する。2値トークン表現を用いることで、大幅な推論速度の向上と格納容量の削減を実現しつつ、高精度を維持する。

Анотація

本研究では、検索補助型言語モデルの推論速度と格納容量の課題に取り組む。具体的には以下の手法を提案する:

1. 2値トークン表現(BTR): 検索結果のパッセージをトークンごとに1ビットのバイナリ表現に変換することで、推論時の計算量を大幅に削減する。ただし、バイナリ化によるパフォーマンス低下を防ぐため、校正手法と新たな訓練目的関数を導入する。

2. オフラインでのトークン圧縮: 同一トークンの表現を統合することで、格納容量をさらに削減する。

3. 実行時の圧縮: クエリとパッセージの表現の類似性を利用して、推論時の計算量を削減する。

提案手法BTRを5つの知識集約型NLPタスクに適用した結果、ベースラインと比較して推論速度を2-4倍、格納容量を100倍以上削減しつつ、95%以上の精度を維持できることを示した。さらに、各手法の効果を分析し、BTRの効率性と精度のトレードオフを明らかにした。

Статистика

提案手法BTRを適用することで、推論速度が2-4倍に向上した。
BTRの格納容量は、ベースラインと比べて100倍以上小さくなった。
BTRは、ベースラインの95%以上の精度を維持できた。

Цитати

"BTRは、推論速度を2-4倍に向上させ、格納容量を100倍以上削減しつつ、95%以上の精度を維持できる。"
"バイナリ化によるパフォーマンス低下を防ぐため、校正手法と新たな訓練目的関数を導入した。"
"同一トークンの表現を統合することで、格納容量をさらに削減した。"

Ключові висновки, отримані з

BTR: Binary Token Representations for Efficient Retrieval Augmented Language Models

by Qingqing Cao... о arxiv.org 05-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.01329.pdf

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