論文の概要: Unsupervised Information Refinement Training of Large Language Models for Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18150v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 03:21:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 22:44:06.897892
• Title: Unsupervised Information Refinement Training of Large Language Models for Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの検索機能強化のための教師なし情報リファインメント訓練
• Authors: Shicheng Xu, Liang Pang, Mo Yu, Fandong Meng, Huawei Shen, Xueqi Cheng, Jie Zhou,
• Abstract要約: InFO-RAG という情報改質訓練手法を提案する。 InFO-RAGは低コストで、様々なタスクにまたがっている。 LLaMA2の性能を平均9.39%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 128.01050030936028
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) enhances large language models (LLMs) by incorporating additional information from retrieval. However, studies have shown that LLMs still face challenges in effectively using the retrieved information, even ignoring it or being misled by it. The key reason is that the training of LLMs does not clearly make LLMs learn how to utilize input retrieved texts with varied quality. In this paper, we propose a novel perspective that considers the role of LLMs in RAG as ``Information Refiner'', which means that regardless of correctness, completeness, or usefulness of retrieved texts, LLMs can consistently integrate knowledge within the retrieved texts and model parameters to generate the texts that are more concise, accurate, and complete than the retrieved texts. To this end, we propose an information refinement training method named InFO-RAG that optimizes LLMs for RAG in an unsupervised manner. InFO-RAG is low-cost and general across various tasks. Extensive experiments on zero-shot prediction of 11 datasets in diverse tasks including Question Answering, Slot-Filling, Language Modeling, Dialogue, and Code Generation show that InFO-RAG improves the performance of LLaMA2 by an average of 9.39\% relative points. InFO-RAG also shows advantages in in-context learning and robustness of RAG.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、検索から追加情報を取り入れることで、大規模言語モデル(LLM)を強化する。 しかし、研究によると、LLMは検索した情報を無視したり、誤解されたりしても、効果的に利用するための課題に直面している。 主な理由は、LLMのトレーニングによって、LLMが入力されたテキストを様々な品質で活用する方法を学ばせるわけではないからである。 本稿では,検索したテキストの正確性,完全性,有用性に関わらず,検索したテキストやモデルパラメータ内の知識を一貫して統合して,検索したテキストよりも簡潔で正確かつ完全であるテキストを生成する,新たな視点を提案する。 そこで本稿では,RAG のための LLM を教師なしで最適化する InFO-RAG という情報改善訓練手法を提案する。 InFO-RAGは低コストで、様々なタスクにまたがっている。 質問応答、スロットフィリング、言語モデリング、対話、コード生成など、さまざまなタスクにおける11のデータセットのゼロショット予測に関する広範な実験は、InFO-RAGがLLaMA2のパフォーマンスを平均9.39\%改善していることを示している。 InFO-RAGは、RAGの文脈内学習と堅牢性にも利点がある。

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