Dealer.AI

Ну CAG таг? Это ж и ни RETRO и ни RAG и не кагдилаг...


Тут ребята упоролись, и как в сказке: "родила царица в ночь не то сына, не то дочь". И перед нами предстает CAG (дилаг простите 🤣) - Cache augmented generation. CAG это мутант между RETRO и RAG, порождение зла и KV-cached подхода.

CAG работает на основе контекста LLM и использует ее же логику kv-кеширования (схема будет ниже) для создания "индекса" и самого запроса, хотя, буквально, это ретривал индексом назвать нельзя, все сразу на этапе инициализации грузится в контекст модели в kv-кэш. Отсюда же и ограничения на использование такой схемы, ввиду длины контекста (привет Titans и прочие жирноконтекстные момзели). Также такая схема работы нас роднит с моделями типа RETRO, тк для вычисления ответа нам нужно получить векторные представления подсказок. Но тут у нас нет cross-attention схемы и отдельного блока кодирования подсказок, модель сама их себе эмбеддит через kv-cache механизм.

Авторы выделяют плюсы: скорость работы, независимость от внешней базы и ретривера, ну и высокое качество по сравнению с классической RAG архитектурой на базе bm25 или dense retriever. Но смотрят всего две задачи HotPotQA и SquadQA.

Из минусов: мы во всю зависим от длины контекста модели для кеширования, и поэтому же не можем динамически менять индекс и в принципе иметь большой индекс как в RAG тк тут "индекс" подсказок грузится в контекст и модель сама решает какую часть этого кеша ей использовать. Нет возможности юзать мультимодалку. Хотя последнее спорно – можно эмбедить в kv-кеш и вектора картинок и аудио и видео.

Дяде, с одной стороны, конечно, такая схема не нравится,хотя он и rag и retro уважает,с другой стороны, если идти в развитие бесконечных контекстов LLM, почему бы и нет? А что думаете вы? Пишите мнение в комментариях.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

arXiv.org

Don't Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need...

Retrieval-augmented generation (RAG) has gained traction as a powerful approach for enhancing language models by integrating external knowledge sources. However, RAG introduces challenges such as...

www.group-telegram.com/us/dealerAI.com/1119

2.6K viewsedited  Feb 21 at 18:27

Ну CAG таг? Это ж и ни RETRO и ни RAG и не кагдилаг...


Тут ребята упоролись, и как в сказке: "родила царица в ночь не то сына, не то дочь". И перед нами предстает CAG (дилаг простите 🤣) - Cache augmented generation. CAG это мутант между RETRO и RAG, порождение зла и KV-cached подхода.

CAG работает на основе контекста LLM и использует ее же логику kv-кеширования (схема будет ниже) для создания "индекса" и самого запроса, хотя, буквально, это ретривал индексом назвать нельзя, все сразу на этапе инициализации грузится в контекст модели в kv-кэш. Отсюда же и ограничения на использование такой схемы, ввиду длины контекста (привет Titans и прочие жирноконтекстные момзели). Также такая схема работы нас роднит с моделями типа RETRO, тк для вычисления ответа нам нужно получить векторные представления подсказок. Но тут у нас нет cross-attention схемы и отдельного блока кодирования подсказок, модель сама их себе эмбеддит через kv-cache механизм.

Авторы выделяют плюсы: скорость работы, независимость от внешней базы и ретривера, ну и высокое качество по сравнению с классической RAG архитектурой на базе bm25 или dense retriever. Но смотрят всего две задачи HotPotQA и SquadQA.

Из минусов: мы во всю зависим от длины контекста модели для кеширования, и поэтому же не можем динамически менять индекс и в принципе иметь большой индекс как в RAG тк тут "индекс" подсказок грузится в контекст и модель сама решает какую часть этого кеша ей использовать. Нет возможности юзать мультимодалку. Хотя последнее спорно – можно эмбедить в kv-кеш и вектора картинок и аудио и видео.

Дяде, с одной стороны, конечно, такая схема не нравится,хотя он и rag и retro уважает,с другой стороны, если идти в развитие бесконечных контекстов LLM, почему бы и нет? А что думаете вы? Пишите мнение в комментариях.