論文の概要: Know Where to Go: Make LLM a Relevant, Responsible, and Trustworthy Searcher

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12443v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 03:49:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 17:06:56.409752
• Title: Know Where to Go: Make LLM a Relevant, Responsible, and Trustworthy Searcher
• Title（参考訳）: LLMを意味があり、責任があり、信頼できる検索エンジンにする
• Authors: Xiang Shi, Jiawei Liu, Yinpeng Liu, Qikai Cheng, Wei Lu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、Web検索において関連性を改善し、直接的な回答を提供する可能性を示している。 課題は、生成された結果の信頼性と、コントリビューションソースの信頼性にある。 本稿では,LLMの知識を活用してクエリとオンラインソースの直接リンクを促進する新しい生成検索フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.053004550486214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) has shown the potential to improve relevance and provide direct answers in web searches. However, challenges arise in validating the reliability of generated results and the credibility of contributing sources, due to the limitations of traditional information retrieval algorithms and the LLM hallucination problem. Aiming to create a "PageRank" for the LLM era, we strive to transform LLM into a relevant, responsible, and trustworthy searcher. We propose a novel generative retrieval framework leveraging the knowledge of LLMs to foster a direct link between queries and online sources. This framework consists of three core modules: Generator, Validator, and Optimizer, each focusing on generating trustworthy online sources, verifying source reliability, and refining unreliable sources, respectively. Extensive experiments and evaluations highlight our method's superior relevance, responsibility, and trustfulness against various SOTA methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llms)の出現は、関連性を改善し、web検索に直接的な回答を提供する可能性を示している。 しかし、従来の情報検索アルゴリズムの限界とLLM幻覚問題により、生成結果の信頼性とコントリビューションソースの信頼性の検証に課題が生じる。 LLM時代の「PageRank」を創り出すため、私たちはLLMを関連性があり、責任があり、信頼できる検索者へと変えようとしている。 本稿では,LLMの知識を活用してクエリとオンラインソースの直接リンクを促進する新しい生成検索フレームワークを提案する。 このフレームワークは3つのコアモジュールで構成されている。Generator、Validator、Optimizerはそれぞれ信頼できるオンラインソースの生成、ソース信頼性の検証、信頼できないソースの精査に重点を置いている。 大規模な実験と評価は,SOTA法に対する我々の方法の優れた妥当性,責任,信頼性を明らかにするものである。

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