論文の概要: FreshLLMs: Refreshing Large Language Models with Search Engine Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03214v2
• Date: Wed, 22 Nov 2023 07:28:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 18:13:37.595794
• Title: FreshLLMs: Refreshing Large Language Models with Search Engine Augmentation
• Title（参考訳）: FreshLLMs: 検索エンジン拡張による大規模言語モデルのリフレッシュ
• Authors: Tu Vu, Mohit Iyyer, Xuezhi Wang, Noah Constant, Jerry Wei, Jason Wei, Chris Tar, Yun-Hsuan Sung, Denny Zhou, Quoc Le, Thang Luong
• Abstract要約: 本研究では,現在の世界知識をテストする質問に答える文脈において,大規模言語モデル(LLM)の事実性について検討する。 多様な質問や回答のタイプを含む新しい動的QAベンチマークであるFreshQAを紹介する。 我々は,2モード評価法により,閉じたLLMとオープンソースのLLMの多種多様な配列をベンチマークし,その正しさと幻覚の両面を計測する。 これらの結果に触発されたFreshPromptは、FreshQA上でのLLMの性能を大幅に向上させる単純な数ショットプロンプトである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.43001160060376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most large language models (LLMs) are trained once and never updated; thus, they lack the ability to dynamically adapt to our ever-changing world. In this work, we perform a detailed study of the factuality of LLM-generated text in the context of answering questions that test current world knowledge. Specifically, we introduce FreshQA, a novel dynamic QA benchmark encompassing a diverse range of question and answer types, including questions that require fast-changing world knowledge as well as questions with false premises that need to be debunked. We benchmark a diverse array of both closed and open-source LLMs under a two-mode evaluation procedure that allows us to measure both correctness and hallucination. Through human evaluations involving more than 50K judgments, we shed light on limitations of these models and demonstrate significant room for improvement: for instance, all models (regardless of model size) struggle on questions that involve fast-changing knowledge and false premises. Motivated by these results, we present FreshPrompt, a simple few-shot prompting method that substantially boosts the performance of an LLM on FreshQA by incorporating relevant and up-to-date information retrieved from a search engine into the prompt. Our experiments show that FreshPrompt outperforms both competing search engine-augmented prompting methods such as Self-Ask (Press et al., 2022) as well as commercial systems such as Perplexity.AI. Further analysis of FreshPrompt reveals that both the number of retrieved evidences and their order play a key role in influencing the correctness of LLM-generated answers. Additionally, instructing the LLM to generate concise and direct answers helps reduce hallucination compared to encouraging more verbose answers. To facilitate future work, we release FreshQA at github.com/freshllms/freshqa and commit to updating it at regular intervals.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの大規模言語モデル(llm)は一度だけトレーニングされ、決して更新されない。 本研究では,現在の世界の知識をテストする質問に答える文脈において,llm生成テキストの事実性に関する詳細な研究を行う。 具体的には、世界知識の急激な変化を必要とする質問や、説明が必要な虚偽の前提に関する質問を含む、多様な質問と回答のタイプを含む、新しい動的QAベンチマークであるFreshQAを紹介する。 我々は,2モード評価法により,閉じたLLMとオープンソースのLLMの多種多様な配列をベンチマークし,その正しさと幻覚を計測する。 例えば、すべてのモデル(モデルサイズに関係なく)は、迅速な知識の交換と誤った前提に関する問題に苦労しています。 これらの結果に感銘を受けたFreshPromptは,検索エンジンから取得した関連情報と最新情報をプロンプトに組み込むことで,FreshQA上のLLMの性能を大幅に向上させる,シンプルな数発プロンプト方式である。 実験の結果,Self-Ask(Press et al., 2022)やPerplexity.AI(Perplexity.AI)など,競合する検索エンジンによるプロンプト手法よりも優れていることがわかった。 FreshPromptのさらなる分析により、抽出された証拠の数とそれらの順序の両方が、LCM生成された回答の正しさに影響を与える重要な役割を果たすことが明らかになった。 加えて、LLMに簡潔で直接的な回答を生成するように指示することは、より冗長な回答を奨励するよりも幻覚を減らすのに役立つ。 今後の作業を容易にするため、github.com/freshllms/freshqaでFreshQAをリリースし、定期的に更新します。

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