RAG | RAG, SQL, or More

• Related Project: Private
• Category: Paper Review
• Date: 2024-06-23

Can Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQL, and More?

• url: https://arxiv.org/abs/2406.13121
• pdf: https://arxiv.org/pdf/2406.13121
• html: https://arxiv.org/html/2406.13121v1
• abstract: Long-context language models (LCLMs) have the potential to revolutionize our approach to tasks traditionally reliant on external tools like retrieval systems or databases. Leveraging LCLMs’ ability to natively ingest and process entire corpora of information offers numerous advantages. It enhances user-friendliness by eliminating the need for specialized knowledge of tools, provides robust end-to-end modeling that minimizes cascading errors in complex pipelines, and allows for the application of sophisticated prompting techniques across the entire system. To assess this paradigm shift, we introduce LOFT, a benchmark of real-world tasks requiring context up to millions of tokens designed to evaluate LCLMs’ performance on in-context retrieval and reasoning. Our findings reveal LCLMs’ surprising ability to rival state-of-the-art retrieval and RAG systems, despite never having been explicitly trained for these tasks. However, LCLMs still face challenges in areas like compositional reasoning that are required in SQL-like tasks. Notably, prompting strategies significantly influence performance, emphasizing the need for continued research as context lengths grow. Overall, LOFT provides a rigorous testing ground for LCLMs, showcasing their potential to supplant existing paradigms and tackle novel tasks as model capabilities scale.

TL;DR

[LCMC: LOFT 벤치마크]

최근 AI 분야에서 LCMC이라는 새로운 기술이 등장하며 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 기존 검색 시스템이나 데이터베이스와 같은 외부 도구에 의존했던 방식에서 벗어나, LCLM은 방대한 양의 정보를 직접 처리하고 이해하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

• 사용자 친화성 향상: 외부 도구에 대한 전문 지식이 없어도 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다.
• 더 나은 모델링: 복잡한 작업 과정에서 발생하는 오류를 최소화하여 보다 정확하고 안정적인 결과를 제공합니다.
• 더 정교한 프롬프팅 활용: 시스템 전체에 걸쳐 다양한 프롬프팅 기법을 적용하여 원하는 결과를 도출할 수 있습니다.

[LCLM을 활용한 long context 데이터 처리: LOFT 벤치마크 소개 및 평가]

• LCLM의 등장 배경과 기대 효과

  전통적인 AI 작업은 대체로 외부 도구나 복잡한 파이프라인에 의존했습니다. 최근에 등장한 long context 언어 모델(LCLM)은 이런 도구들 없이도 대량의 정보를 처리하고, 직접 이해할 수 있는 능력을 제공함으로써 AI 작업의 패러다임을 전환할 수 있는 가능성을 제시하고 있습니다. LCLM은 복잡한 과제를 하나의 통합된 모델로 해결하여, 과정 중 발생할 수 있는 오류를 최소화하고 효율성을 높입니다.

• 벤치마크의 필요성

  기존의 벤치마크는 고정된 길이의 데이터셋이나 인공적인 과제에 초점을 맞추고 있어, 실제 세계의 long context 과제를 충분히 평가하지 못했고, LOFT(Long-Context Frontiers) 벤치마크는 다양한 실제 세계의 과제를 포함하여 LCLM의 능력을 종합적으로 평가하기 위해 개발되었습니다.

• 벤치마크 구성

  LOFT는 텍스트, 시각, 오디오 데이터를 포함하는 35개의 데이터셋으로 구성되어 있으며, 최대 백만 개의 토큰까지의 맥락을 다룹니다. 이는 LCLM이 실제로 long context에서 정보를 검색하고 인퍼런스하는 능력을 평가하는 데 중점을 둡니다.

[실험 및 평가]

• 평가 방법 LOFT를 사용하여 LCLM과 특화된 모델들을 비교 평가함으로써, LCLM이 전문화된 파이프라인 없이도 다양한 과제를 얼마나 잘 수행할 수 있는지를 측정합니다. LCLM은 특히 정보 검색과 자연어로 데이터베이스를 질의하는 과제에서 더 나은 성능을 보였습니다.

• 결과 분석 LOFT를 통한 평가 결과, LCLM은 복잡한 정보 검색과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 과제에서 전통적인 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 보였으나, SQL과 같은 구성적 인퍼런스를 요구하는 과제에서는 여전히 개선이 필요하다고 언급합니다.

LOFT 벤치마크를 통한 평가는 LCLM이 전통적인 AI 모델을 대체하고, 새로운 종류의 과제를 수행할 가능성을 입증합니다. 특히, long context에서의 정보 처리와 인퍼런스 능력은 LCLM이 다양한 실제 세계 과제에 유용할 수 있음을 시사합니다.