Going beyond RAG: Extended Mind Transformers - Phoebe Klett

Summary

Phoebeは、ノーマルコンピューティングの機械学習エンジニアであり、最近の研究「Extended Mind Transformers」について語ります。このトークでは、問題の紹介から方法論、実験結果、そして実装時のパラメータ調整方法に至るまでの詳細を説明します。Extended Mind Transformersは、記憶と推論クエリを明確に区別し、より詳細な因果関係の引用や、モデルが不確かであると判断したときのアクティブラーニングにインスパイアされた新しい生成パラダイムを可能にします。このモデルはファインチューニングを必要とせず、オープンソースのモデルとコードを使用して簡単に実行できます。

Takeaways

• 🤖 拡張された心のTransformer（EMT）は、モデルに外部のメモリを統合し、より良いリトライバルタスクのパフォーマンスを実現します。
• 🔍 EMTは、従来のTransformerモデルに単純な編集を加えることで機能し、内部のリトライバルメカニズムを活用します。
• 📈 実験結果によると、EMTは長い文脈でのファインチューニングされたモデルと比較して、競争力のあるパフォーマンスを示しました。
• 📝 EMTは、モデルが生成時に使用した情報に基づいて、新しいタイプの引用を可能にします。
• 🧠 モデルの不確実性を検出すると、EMTはアクティブラーニングにインスパイアされた技術を用いて、より多くのメモリからの情報を使用して再生成できます。
• 🛠️ ストライド長とtop Kは、EMTを実装する際に調整する重要なパラメータです。これらはメモリの生成とクエリトークンのリトライバルに影響を与えます。
• 🔗 正確な位置情報を割り当てるためには、相対的な位置埋め込みが重要であり、EMTはそのモデルを通じて一般化することができます。
• 📊 正規化技術として、類似マスクと未知トークンの排除が有効であり、モデルの混乱を避けることができます。
• 💻 Hugging Faceにモデルが用意されており、GitHubにコードが公開されているため、誰でも簡単にEMTを利用することができます。
• 📑 発表者は、技術的な詳細について興味がある人々が論文を読むことをお勧めしています。

Q & A

Phoebeはどのような職業をしていますか？

Phoebeは機械学習エンジニアで、ノーマルコンピューティングで働いています。

Extended Mind Transformersとは何ですか？

Extended Mind Transformersは、Transformerモデルに埋め込まれたリトリーバルメカニズムを通じて、より多くのコンテキスト情報を扱えるようにする研究です。

Extended Mind Transformersが解決しようとしている問題とは何ですか？

Extended Mind Transformersは、言語モデルが特定のアプリケーションやトピックに関連する詳細な情報を扱えるようにする問題を解決しようとしています。

Extended Mind Transformersが実装するリトリーバルメカニズムとは何ですか？

Extended Mind Transformersは、デコーダーレイヤー内のデータをキーバリューペアとして表現し、クエリトークンがそのキーバリューペアに基づいてメモリートークンを取得し、それらに注意を向けることができます。

Extended Mind Transformersが提供する新しい引用の種類とは何ですか？

Extended Mind Transformersは、モデルが生成時に使用した特定のトークンを特定でき、その結果を生成する情報源を示す新しいタイプの引用を提供します。

Extended Mind Transformersが活性学習にインスパイアされた新しい生成パラダイムとは何ですか？

Extended Mind Transformersは、モデルが生成されたトークンについて不確実な場合に、より多くのメモリーからの情報を使用して再生成することで、活性学習にインスパイアされた新しい生成パラダイムを提供します。

Extended Mind Transformersを実装する際に調整する重要なパラメーターとは何ですか？

重要なパラメーターにはストライド長とトークンの数（Top K）があります。ストライド長はメモリーを生成する際のコンテキストの量を決定し、Top Kは各クエリトークンが取得し、注意を向けることができるメモリーの数を決定します。

Extended Mind Transformersが実装する正則化技術とは何ですか？

Extended Mind Transformersでは、類似度マスクと未知トークンの排除という2つの正則化技術を実装しています。これにより、モデルが混乱を招く情報の量を減らし、精度を高めることができます。

Extended Mind Transformersがオープンソースモデルとして提供されているのはなぜですか？

Extended Mind Transformersがオープンソースモデルとして提供されているのは、研究者や開発者が簡単にアクセスし、実験し、モデルを改善できるようにするためです。

Extended Mind TransformersがFine-tuningを必要としない理由とは何ですか？

Extended Mind Transformersは、Fine-tuningを必要としない理由は、モデルが内部的にリトリーブされたトークンを扱えるように設計されているためです。これにより、長いコンテキストに対するFine-tuningによる注意の質の低下を避けることができます。