Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

LightRetriever: Kiến trúc truy xuất lai dựa trên LLM với khả năng suy luận truy vấn nhanh hơn 1000 lần

Created by
  • Haebom

Tác giả

Mã Quảng Nguyên, Mã Vĩnh Lương, Huyền Thụy Câu, Trấn Bằng Túc, Minh Chu, Songlin Hu

Phác thảo

Bài báo này đề xuất LightRetriever để giải quyết các vấn đề về hiệu quả trong việc truy xuất văn bản dựa trên mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Việc truy xuất dựa trên LLM hiện tại đòi hỏi khối lượng tính toán đáng kể cho việc mã hóa truy vấn, dẫn đến chậm và tiêu tốn tài nguyên. LightRetriever sử dụng các LLM quy mô lớn hiện có để mã hóa tài liệu, nhưng cải thiện đáng kể tốc độ bằng cách tinh giản quy trình mã hóa truy vấn xuống mức tra cứu nhúng. Kết quả thử nghiệm sử dụng GPU A800 cho thấy tốc độ mã hóa truy vấn nhanh hơn hơn 1.000 lần, thông lượng tìm kiếm tổng thể nhanh hơn hơn 10 lần và hiệu suất truy xuất được duy trì ở mức trung bình 95% trên nhiều tác vụ khác nhau.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Giới thiệu LightRetriever, công cụ cải thiện đáng kể tốc độ và hiệu quả tìm kiếm dựa trên LLM.
◦
Việc giảm thiểu gánh nặng tính toán của mã hóa truy vấn sẽ tăng khả năng áp dụng vào các hệ thống tìm kiếm thời gian thực.
◦
Cải thiện tốc độ trong khi vẫn duy trì hiệu suất tìm kiếm cao trên các tập dữ liệu lớn.
◦
Giảm mức tiêu thụ tài nguyên thông qua mã hóa truy vấn nhẹ.
•
Limitations:
◦
Vì dựa vào việc nhúng tìm kiếm nên chất lượng nhúng có thể có tác động đáng kể đến hiệu suất tìm kiếm.
◦
Không có gì đảm bảo rằng phương pháp được đề xuất sẽ mang lại hiệu suất như nhau cho mọi loại truy vấn tìm kiếm.
◦
Vì mã hóa tài liệu vẫn sử dụng LLM lớn nên độ phức tạp về mặt tính toán của chính quá trình mã hóa tài liệu vẫn có thể rất đáng kể.
◦
Cải thiện hiệu suất của LightRetriever được đo trên môi trường phần cứng cụ thể (GPU A800), do đó hiệu suất có thể khác nhau trong các môi trường khác.
👍
Made with Slashpage