論文の概要: cTBLS: Augmenting Large Language Models with Conversational Tables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12024v3
• Date: Wed, 31 May 2023 00:44:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 23:15:52.133065
• Title: cTBLS: Augmenting Large Language Models with Conversational Tables
• Title（参考訳）: cTBLS:会話テーブルによる大規模言語モデルの拡張
• Authors: Anirudh S Sundar, Larry Heck
• Abstract要約: 会話表(英語: Conversational Tables、cTBLS)は、検索した表情報に基づいて対話応答を検索して生成する3段階アーキテクチャである。 人間の評価者は、cTBLs+80%の時間(コヒーレンシー、流派)を好んでおり、以前の最先端よりも4倍良いと判断する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optimizing accuracy and performance while eliminating hallucinations of open-domain conversational large language models (LLMs) is an open research challenge. A particularly promising direction is to augment and ground LLMs with information from structured sources. This paper introduces Conversational Tables (cTBLS), a three-step architecture to retrieve and generate dialogue responses grounded on retrieved tabular information. cTBLS uses Transformer encoder embeddings for Dense Table Retrieval and obtains up to 125% relative improvement over the retriever in the previous state-of-the-art system on the HyrbiDialogue dataset. cTBLS then uses a shared process between encoder and decoder models to perform a coarse+fine tabular knowledge (e.g., cell) ranking combined with a GPT-3.5 LLM response generator to yield a 2x relative improvement in ROUGE scores. Finally, human evaluators prefer cTBLs +80% of the time (coherency, fluency) and judge informativeness to be 4x better than the previous state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: オープンドメイン会話型大言語モデル(llms)の幻覚を排除しつつ、正確性とパフォーマンスを最適化することは、オープンリサーチの課題である。 特に有望な方向は、構造化されたソースからの情報でLLMを増強および接地することである。 本稿では,検索した表情報に基づいて対話応答を検索・生成する3段階アーキテクチャである会話表(cTBLS)を提案する。 cTBLSは、Dense Table RetrievalにTransformerエンコーダの埋め込みを使用しており、HirbiDialogueデータセットの以前の最先端システムで、レトリバーよりも最大125%改善されている。 cTBLSは、エンコーダとデコーダモデル間の共有プロセスを使用して、粗い+細い表の知識(例えばセル)とGPT-3.5 LLM応答生成器を組み合わせてROUGEスコアを2倍改善する。 最後に、人間の評価者は、cTBLs+80%の時間(コヒーレンシー、流派)を好み、以前の最先端よりも4倍良いと判断する。

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