論文の概要: Improving Attributed Text Generation of Large Language Models via Preference Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18381v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 09:19:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 17:37:28.030991
• Title: Improving Attributed Text Generation of Large Language Models via Preference Learning
• Title（参考訳）: 優先度学習による大規模言語モデルの分散テキスト生成の改善
• Authors: Dongfang Li, Zetian Sun, Baotian Hu, Zhenyu Liu, Xinshuo Hu, Xuebo Liu, Min Zhang,
• Abstract要約: 属性タスクを選好学習としてモデル化し,自動選好最適化フレームワークを導入する。 APOは、回答品質の高い最先端の引用F1を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.09715554543885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models have been widely adopted in natural language processing, yet they face the challenge of generating unreliable content. Recent works aim to reduce misinformation and hallucinations by resorting to attribution as a means to provide evidence (i.e., citations). However, current attribution methods usually focus on the retrieval stage and automatic evaluation that neglect mirroring the citation mechanisms in human scholarly writing to bolster credibility. In this paper, we address these challenges by modelling the attribution task as preference learning and introducing an Automatic Preference Optimization (APO) framework. First, we create a curated collection for post-training with 6,330 examples by collecting and filtering from existing datasets. Second, considering the high cost of labelling preference data, we further propose an automatic method to synthesize attribution preference data resulting in 95,263 pairs. Moreover, inspired by the human citation process, we further propose a progressive preference optimization method by leveraging fine-grained information. Extensive experiments on three datasets (i.e., ASQA, StrategyQA, and ELI5) demonstrate that APO achieves state-of-the-art citation F1 with higher answer quality.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは自然言語処理で広く採用されているが、信頼性の低いコンテンツを生成するという課題に直面している。 最近の研究は、証拠(引用)を提供する手段として、帰属に頼って誤報や幻覚を減らすことを目的としている。 しかし,現状の帰属法は,人文の引用機構を反映しない検索段階と自動評価に重点を置いている。 本稿では、属性タスクを優先学習としてモデル化し、自動優先度最適化(APO)フレームワークを導入することにより、これらの課題に対処する。 まず、既存のデータセットから収集およびフィルタリングすることで、6,330のサンプルでトレーニング後のキュレートされたコレクションを作成します。 第2に、ラベル付け嗜好データの高コストを考慮すると、95,263対の帰属選好データを合成する自動手法を提案する。 さらに,人間の引用プロセスにインスピレーションを得て,より詳細な情報を活用することで,プログレッシブな選好最適化手法を提案する。 3つのデータセット(ASQA、StrategyQA、ELI5)に対する大規模な実験は、APOがより高い回答品質で最先端の引用F1を達成することを示した。

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