AACL
[Paper Note] FB-RAG: Improving RAG with Forward and Backward Lookup, Kushal Chawla+, AACL'25 Findings, 2025.05
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#EfficiencyImprovement #InformationRetrieval #Pocket #NLP #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #SmallModel #SpeculativeDecoding #One-Line Notes Issue Date: 2025-12-18 GPT Summary- FB-RAGは、複雑なクエリに対するRAGの課題を解決する新しいフレームワークで、軽量のLLMを用いて関連性の高いコンテキストを特定。従来のファインチューニングなしで性能向上を実現し、レイテンシを削減。EN.QAデータセットでは、リーディングベースラインに匹敵し、性能向上とレイテンシ削減を達成。小さなLLMが大きなLLMの性能を向上させる可能性を示す。 Comment
元ポスト:
使いやすそうなアプローチなので覚えておくと実用上は良いかもしれない
Self-Repetition in Abstractive Neural Summarizers, Nikita Salkar+, N_A, AACL-IJCNLP'22
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#DocumentSummarization #NeuralNetwork #Analysis #Pocket #NLP #IJCNLP #Repetition Issue Date: 2023-08-13 GPT Summary- 私たちは、BART、T5、およびPegasusという3つのニューラルモデルの出力における自己繰り返しの分析を行いました。これらのモデルは、異なるデータセットでfine-tuningされています。回帰分析によると、これらのモデルは入力の出力要約間でコンテンツを繰り返す傾向が異なることがわかりました。また、抽象的なデータや定型的な言語を特徴とするデータでのfine-tuningでは、自己繰り返しの割合が高くなる傾向があります。定性的な分析では、システムがアーティファクトや定型フレーズを生成することがわかりました。これらの結果は、サマライザーのトレーニングデータを最適化するための手法の開発に役立つ可能性があります。
SimulMT to SimulST: Adapting Simultaneous Text Translation to End-to-End Simultaneous Speech Translation, Xutai Ma+, AACL'20
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#Metrics #Pocket #NLP #Evaluation #AutomaticSpeechRecognition(ASR) #SimulST(SimultaneousSpeechTranslation) Issue Date: 2025-04-30 GPT Summary- 同時テキスト翻訳手法をエンドツーエンドの同時音声翻訳に適応させる研究を行い、事前決定モジュールを導入。レイテンシと品質のトレードオフを分析し、新しいレイテンシメトリックを設計。 Comment
同時翻訳研究で主要なmetricの一つ
関連:
- Over-Generation Cannot Be Rewarded: Length-Adaptive Average Lagging for Simultaneous Speech Translation, Sara Papi+, NAACL'22