Retriever−Readerモデル
kun432User:
検索システムの設計の一つであるreader-retrieverモデルについて教えてください。
Assistant:
「Reader-Retriever」モデルは、大量のテキストデータからの情報検索タスクを実行するためのアーキテクチャです。具体的には、質問応答（QA）タスクなどにおいて、巨大なデータセットやコーパスから関連する情報や答えを見つけ出すのに役立ちます。このアーキテクチャは通常、2つの主要なコンポーネントで構成されています:
Retriever: このコンポーネントは、与えられた質問やプロンプトに対して関連する文書やテキストをコーパスから高速に取得する役目を果たします。多くの場合、効率的な検索のために、テキストの埋め込み表現やインデックスを使用しています。Dense retrievalやBM25のようなアルゴリズムがこのステップで用いられることがあります。
Reader: このコンポーネントは、Retrieverによって取得された文書やテキストから、具体的な答えや情報を抽出します。通常は、深層学習ベースのモデル（例えば、Transformerアーキテクチャなど）が使用され、文書内の詳細な情報を読み取って質問に対する答えを生成するのに適しています。
この2つのステップを組み合わせることで、大量のテキストデータから効率的に情報を取得することができます。Retrieverは広い範囲の文書から関連するものを迅速に取得し、Readerはそれらの中から具体的な答えを精緻に抽出する役目を果たします。
このようなツーコンポーネントアプローチは、特に大規模なデータセットやコーパスを扱う場合に有効であり、効率と精度のバランスを取るのに役立ちます。
kun432User: RAGとの違いはなんでしょうか
Asssitant:
RAG（Retrieval-Augmented Generation）モデルは、Reader-Retrieverモデルの考え方をさらに進めたもので、特にTransformerベースのモデル（特にBERTやGPTのようなモデル）の文脈で提案されました。RAGは、情報検索（Retrieval）とテキスト生成（Generation）を組み合わせたモデルで、特に質問応答タスクなどのコンテキストでの使用が考えられています。RAGと伝統的なReader-Retrieverモデルとの主な違いは、情報検索と生成のプロセスがより密接に統合されている点です。
Retrieval: RAGは、与えられた質問やプロンプトに基づいて、データベースやコーパスから関連する文書やパッセージを取得します。この際、Dense retrievalのような手法を用いることが一般的です。
Augmented Generation: 取得したパッセージの埋め込みと、オリジナルの質問やプロンプトの埋め込みを組み合わせて、Transformerベースのモデル（例えば、BARTやT5）を使って答えやテキストを生成します。このプロセスは、関連する情報が埋め込まれた文脈でのテキスト生成を可能にします。
RAGの利点は、大規模なデータセットやコーパスからの情報取得能力と、Transformerの強力なテキスト生成能力を組み合わせることで、より高精度な答えや出力を得ることができる点にあります。
一方、伝統的なReader-Retrieverモデルでは、Retrieverで取得した情報をReaderにフィードするという2ステップのプロセスが明確に分かれています。RAGはこの2つのプロセスをより緊密に結合しており、結果として情報取得と生成の両方のタスクにおいてTransformerモデルの強みを活かすことができます。