論文の概要: Rowen: Adaptive Retrieval-Augmented Generation for Hallucination Mitigation in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10612v3
• Date: Sat, 04 Oct 2025 14:31:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 19:16:49.305193
• Title: Rowen: Adaptive Retrieval-Augmented Generation for Hallucination Mitigation in LLMs
• Title（参考訳）: ローエン:LLMにおけるハロシン化抑制のための適応的検索強化世代
• Authors: Hanxing Ding, Liang Pang, Zihao Wei, Huawei Shen, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: 幻覚は大きな言語モデル(LLM)にとって大きな課題となる。 実物生成におけるパラメトリック知識の利用は, LLMの限られた知識によって制限される。 本稿では,幻覚出力に対応する適応的検索拡張プロセスによりLLMを強化する新しいフレームワークであるRowenについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.75700174889538
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hallucinations present a significant challenge for large language models (LLMs). The utilization of parametric knowledge in generating factual content is constrained by the limited knowledge of LLMs, potentially resulting in internal hallucinations. While incorporating external information can help fill knowledge gaps, it also introduces the risk of irrelevant information, thereby increasing the likelihood of external hallucinations. To balance the use of parametric knowledge within LLMs and external information, in this study, we present Rowen, a novel framework that enhances LLMs with an adaptive retrieval augmentation process tailored to address hallucinated outputs. Rowen introduces a consistency-based hallucination detection module, which assesses the model's uncertainty regarding the input query by evaluating the semantic inconsistencies in various responses generated across different languages or models. When high uncertainties in the responses are detected, Rowen activates the retrieval of external information to rectify the model outputs. Through comprehensive empirical experiments, we demonstrate that Rowen surpasses the current state-of-the-art in both detecting and mitigating hallucinated content within the outputs of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 幻覚は、大きな言語モデル(LLM)にとって重要な課題である。 事実コンテンツ生成におけるパラメトリック知識の利用は、LLMの限られた知識によって制限され、内部幻覚を引き起こす可能性がある。 外部情報の導入は知識ギャップを埋めるのに役立つが、無関係な情報のリスクも伴うため、外部幻覚の可能性が高まる。 本研究では, LLMにおけるパラメトリック知識の利用と外部情報とのバランスをとるために, 幻覚出力に対処するための適応的検索拡張プロセスを用いて, LLMの拡張を行う新しいフレームワークであるRowenを提案する。 Rowen氏は一貫性に基づく幻覚検出モジュールを紹介し、異なる言語やモデル間で生成された様々な応答における意味的不整合を評価することによって、入力クエリに関するモデルの不確実性を評価する。 応答の不確かさが検出されると、Rowenは外部情報の検索を起動してモデル出力を補正する。 総合的な実証実験を通じて,LLMの出力中における幻覚的内容の検出と緩和において,ローエンが最先端の技術を超越していることが実証された。

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