論文の概要: "Knowing When You Don't Know": A Multilingual Relevance Assessment Dataset for Robust Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11361v3
• Date: Sun, 10 Nov 2024 23:58:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:04:49.298454
• Title: "Knowing When You Don't Know": A Multilingual Relevance Assessment Dataset for Robust Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 「知らないときを知る」:ロバスト検索型生成のための多言語関連評価データセット
• Authors: Nandan Thakur, Luiz Bonifacio, Xinyu Zhang, Odunayo Ogundepo, Ehsan Kamalloo, David Alfonso-Hermelo, Xiaoguang Li, Qun Liu, Boxing Chen, Mehdi Rezagholizadeh, Jimmy Lin,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部の知識源を活用して、事実の幻覚を減らすことで、Large Language Model (LLM) を出力する。 NoMIRACLは18言語にまたがるRAGにおけるLDM堅牢性を評価するための人為的アノテーション付きデータセットである。 本研究は,<i>Halucination rate</i>,<i>Halucination rate</i>,<i>Halucination rate</i>,<i>Sorucination rate</i>,<i>Sorucination rate</i>,<i>Sorucination rate</i>,<i>Sorucination rate</i>,<i>Sorucination rate</i>,<i>Sorucination rate</i>,<i>Sr。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.09260023184932
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) grounds Large Language Model (LLM) output by leveraging external knowledge sources to reduce factual hallucinations. However, prior work lacks a comprehensive evaluation of different language families, making it challenging to evaluate LLM robustness against errors in external retrieved knowledge. To overcome this, we establish NoMIRACL, a human-annotated dataset for evaluating LLM robustness in RAG across 18 typologically diverse languages. NoMIRACL includes both a non-relevant and a relevant subset. Queries in the non-relevant subset contain passages judged as non-relevant, whereas queries in the relevant subset include at least a single judged relevant passage. We measure relevance assessment using: (i) hallucination rate, measuring model tendency to hallucinate, when the answer is not present in passages in the non-relevant subset, and (ii) error rate, measuring model inaccuracy to recognize relevant passages in the relevant subset.In our work, we observe that most models struggle to balance the two capacities. Models such as LLAMA-2 and Orca-2 achieve over 88% hallucination rate on the non-relevant subset. Mistral and LLAMA-3 hallucinate less but can achieve up to a 74.9% error rate on the relevant subset. Overall, GPT-4 is observed to provide the best tradeoff on both subsets, highlighting future work necessary to improve LLM robustness. NoMIRACL dataset and evaluation code are available at: https://github.com/project-miracl/nomiracl.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部の知識源を活用して、事実の幻覚を減らすことで、Large Language Model (LLM) を出力する。 しかし、事前の作業では、異なる言語族に対する包括的な評価が欠如しており、外部から取得した知識の誤りに対してLLMの堅牢性を評価することは困難である。 この問題を解決するために,18言語にまたがるRAGにおけるLDMロバスト性を評価するための人間アノテーション付きデータセットであるNoMIRACLを構築した。 NoMIRACLは非関連サブセットと関連するサブセットの両方を含んでいる。 非関連サブセットのクエリは、非関連サブセットであると判断されたパスを含むが、関連するサブセットのクエリは、少なくとも1つの判断された関連するパスを含む。 関連性評価は以下の通り。 一 幻覚率、無関係部分集合の通路に解答がないときの幻覚傾向の測定モデル (II) 誤差率, モデル不正確度を測定し, 関連する部分集合の経路を認識することにより, 大部分のモデルが2つの能力のバランスをとるのに苦労しているのを観察する。 LLAMA-2やOrca-2のようなモデルは、非関連サブセット上で88%以上の幻覚率を達成する。 Mistral と LLAMA-3 は幻覚を小さくするが、関連するサブセットで74.9%のエラー率を達成することができる。 全体として、GPT-4は両サブセットの最良のトレードオフを提供するのが観察され、LCMの堅牢性を改善するために必要な今後の作業が強調された。 NoMIRACLデータセットと評価コードは、https://github.com/project-miracl/nomiracl.comで入手できる。

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