論文の概要: Search-in-the-Chain: Towards the Accurate, Credible and Traceable Content Generation for Complex Knowledge-intensive Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14732v1
• Date: Fri, 28 Apr 2023 10:15:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-01 14:48:39.838268
• Title: Search-in-the-Chain: Towards the Accurate, Credible and Traceable Content Generation for Complex Knowledge-intensive Tasks
• Title（参考訳）: Search-in-the-Chain:複雑な知識集約型タスクのための精度、信頼性、トレーサブルなコンテンツ生成を目指して
• Authors: Shicheng Xu, Liang Pang, Huawei Shen, Xueqi Cheng, Tat-seng Chua
• Abstract要約: 本稿では,マルチホップ質問応答のためのLLM生成コンテンツの正確性,信頼性,トレーサビリティを向上させるために,検索・イン・ザ・チェイン(SearChain)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 SearChainは大規模言語モデル(LLM)と情報検索(IR)を深く統合したフレームワークである
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 108.17299794531348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the wide application of Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT, how to make the contents generated by LLM accurate and credible becomes very important, especially in complex knowledge-intensive tasks. In this paper, we propose a novel framework called Search-in-the-Chain (SearChain) to improve the accuracy, credibility and traceability of LLM-generated content for multi-hop question answering, which is a typical complex knowledge-intensive task. SearChain is a framework that deeply integrates LLM and information retrieval (IR). In SearChain, LLM constructs a chain-of-query, which is the decomposition of the multi-hop question. Each node of the chain is a query-answer pair consisting of an IR-oriented query and the answer generated by LLM for this query. IR verifies, completes, and traces the information of each node of the chain, so as to guide LLM to construct the correct chain-of-query, and finally answer the multi-hop question. SearChain makes LLM change from trying to give a answer to trying to construct the chain-of-query when faced with the multi-hop question, which can stimulate the knowledge-reasoning ability and provides the interface for IR to be deeply involved in reasoning process of LLM. IR interacts with each node of chain-of-query of LLM. It verifies the information of the node and provides the unknown knowledge to LLM, which ensures the accuracy of the whole chain in the process of LLM generating the answer. Besides, the contents returned by LLM to the user include not only the final answer but also the reasoning process for the question, that is, the chain-of-query and the supporting documents retrieved by IR for each node of the chain, which improves the credibility and traceability of the contents generated by LLM. Experimental results show SearChain outperforms related baselines on four multi-hop question-answering datasets.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の幅広い応用により、特に複雑な知識集約的なタスクにおいて、LLMによって生成されたコンテンツを正確かつ信頼性の高いものにする方法が非常に重要になる。 本稿では,複雑な知識集約タスクであるマルチホップ質問応答のためのllm生成コンテンツの精度,信頼性,トレーサビリティを向上させるための,search-in-the-chain(searchain)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 SearChainはLLMと情報検索(IR)を深く統合したフレームワークである。 SearChainでは、LLMはマルチホップ問題の分解であるクエリの連鎖を構成する。 チェーンの各ノードは、IR指向のクエリと、このクエリのためにLLMが生成した回答からなるクエリ-問合せペアである。 IRはチェーンの各ノードの情報を確認し、完了し、追跡し、LCMを誘導して正しいチェーン・オブ・クエリを構築し、最後にマルチホップの質問に答える。 SearChainは、マルチホップ問題に直面した場合のクエリーチェーン構築の試みに対する回答から、LLMの変更を可能にし、知識推論能力を刺激し、LLMの推論プロセスに深く関与するIRのインターフェースを提供する。 IRはLLMのチェーン・オブ・クエリの各ノードと相互作用する。 ノードの情報を検証し、llmに未知の知識を提供することで、llmが応答を生成するプロセスにおいて、チェーン全体の正確性を保証する。 また、LCMがユーザに返したコンテンツは、最終回答だけでなく、問合せ、すなわち、チェーンの各ノードに対してIRによって検索されたクエリとサポートドキュメントの推論プロセスも含み、LCMが生成したコンテンツの信頼性とトレーサビリティを向上させる。 実験の結果、SearChainは4つのマルチホップ質問応答データセットのベースラインよりも優れていた。

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