論文の概要: LLatrieval: LLM-Verified Retrieval for Verifiable Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07838v2
• Date: Wed, 20 Mar 2024 05:04:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 22:17:48.084939
• Title: LLatrieval: LLM-Verified Retrieval for Verifiable Generation
• Title（参考訳）: LLatrieval: 検証可能な生成のためのLLM検証検索
• Authors: Xiaonan Li, Changtai Zhu, Linyang Li, Zhangyue Yin, Tianxiang Sun, Xipeng Qiu,
• Abstract要約: 検証可能な生成は、大きな言語モデル(LLM)がドキュメントをサポートするテキストを生成することを目的としている。 本稿では,LLatrieval (Large Language Model Verified Retrieval)を提案する。 実験により、LLatrievalは幅広いベースラインを著しく上回り、最先端の結果が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.93134176912477
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Verifiable generation aims to let the large language model (LLM) generate text with supporting documents, which enables the user to flexibly verify the answer and makes the LLM's output more reliable. Retrieval plays a crucial role in verifiable generation. Specifically, the retrieved documents not only supplement knowledge to help the LLM generate correct answers, but also serve as supporting evidence for the user to verify the LLM's output. However, the widely used retrievers become the bottleneck of the entire pipeline and limit the overall performance. Their capabilities are usually inferior to LLMs since they often have much fewer parameters than the large language model and have not been demonstrated to scale well to the size of LLMs. If the retriever does not correctly find the supporting documents, the LLM can not generate the correct and verifiable answer, which overshadows the LLM's remarkable abilities. To address these limitations, we propose \LLatrieval (Large Language Model Verified Retrieval), where the LLM updates the retrieval result until it verifies that the retrieved documents can sufficiently support answering the question. Thus, the LLM can iteratively provide feedback to retrieval and facilitate the retrieval result to fully support verifiable generation. Experiments show that LLatrieval significantly outperforms extensive baselines and achieves state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 検証可能な生成は、大きな言語モデル(LLM)が文書をサポートするテキストを生成することを目的としており、ユーザが柔軟に回答を検証し、LLMの出力をより信頼性の高いものにすることを目的としている。 検索は、検証可能な世代において重要な役割を果たす。 具体的には、検索した文書は、LCMが正しい回答を生成するのを助けるために知識を補うだけでなく、LCMの出力を検証するための支援証拠としても機能する。 しかし、広く使われているレトリバーはパイプライン全体のボトルネックとなり、全体的なパフォーマンスを制限します。 通常、LLMは大きな言語モデルよりもパラメータがはるかに少ないため、LLMよりも劣る。 検索者がサポートされた文書を正しく見つけられなかった場合、LLMは正しい検証可能な回答を生成できず、LLMの顕著な能力は覆い隠される。 これらの制約に対処するため,LLMは検索結果を更新し,検索した文書が十分な回答を支持できることを確認した。 これにより、LLMは、検索に対するフィードバックを反復的に提供し、検索結果を容易にして、検証可能な生成を完全に支援することができる。 実験により、LLatrievalは幅広いベースラインを著しく上回り、最先端の結果が得られることが示された。

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