論文の概要: Retrieval Augmentation Reduces Hallucination in Conversation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07567v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 16:24:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 15:15:28.234634
• Title: Retrieval Augmentation Reduces Hallucination in Conversation
• Title（参考訳）: Retrieval Augmentationは会話における幻覚を減らす
• Authors: Kurt Shuster, Spencer Poff, Moya Chen, Douwe Kiela, Jason Weston
• Abstract要約: 知識に基づく対話のためのループ型ニューラルネットワークアーキテクチャの利用を検討する。 我々は,2つの知識に基づく会話タスクにおいて,最高のモデルが最先端のパフォーマンスを得ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.35235945543833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite showing increasingly human-like conversational abilities, state-of-the-art dialogue models often suffer from factual incorrectness and hallucination of knowledge (Roller et al., 2020). In this work we explore the use of neural-retrieval-in-the-loop architectures - recently shown to be effective in open-domain QA (Lewis et al., 2020b; Izacard and Grave, 2020) - for knowledge-grounded dialogue, a task that is arguably more challenging as it requires querying based on complex multi-turn dialogue context and generating conversationally coherent responses. We study various types of architectures with multiple components - retrievers, rankers, and encoder-decoders - with the goal of maximizing knowledgeability while retaining conversational ability. We demonstrate that our best models obtain state-of-the-art performance on two knowledge-grounded conversational tasks. The models exhibit open-domain conversational capabilities, generalize effectively to scenarios not within the training data, and, as verified by human evaluations, substantially reduce the well-known problem of knowledge hallucination in state-of-the-art chatbots.
• Abstract（参考訳）: 人間的な会話能力の増大にもかかわらず、最先端の対話モデルは事実の誤りや知識の幻覚に悩まされることが多い(Roller et al., 2020)。 この研究で我々は、複雑なマルチターンの対話コンテキストに基づいたクエリと会話の一貫性のある応答の生成を必要とするため、ナレッジグラウンドの対話において、最近、オープンドメインのQA(Lewis et al., 2020b; Izacard and Grave, 2020)に有効であることが示されているニューラル-retrieval-in-the-loopアーキテクチャの使用について検討した。 我々は,会話能力を維持しながら知識性を最大化することを目的として,レトリバー,ランチャー,エンコーダ・デコーダといった複数のコンポーネントを用いた各種アーキテクチャについて検討した。 我々は,2つの知識に基づく会話タスクにおいて,最高のモデルが最先端のパフォーマンスを得ることを示す。 モデルは、オープンドメインの会話能力を示し、トレーニングデータにないシナリオに効果的に一般化し、人間の評価によって検証されたように、最先端のチャットボットにおける知識幻覚の既知の問題を実質的に低減する。

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