論文の概要: Not All Contexts Are Equal: Teaching LLMs Credibility-aware Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06809v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 07:56:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 15:10:01.536119
• Title: Not All Contexts Are Equal: Teaching LLMs Credibility-aware Generation
• Title（参考訳）: すべての文脈が平等であるとは限らない: LLM に信頼性を意識した生成を教える
• Authors: Ruotong Pan, Boxi Cao, Hongyu Lin, Xianpei Han, Jia Zheng, Sirui Wang, Xunliang Cai, Le Sun,
• Abstract要約: Credibility-Aware Generation (CAG) は、信頼性に基づいて情報を識別・処理する能力を備えたモデルを提供することを目的としている。 提案モデルは,生成に対する信頼性を効果的に理解し活用し,検索強化により他のモデルよりも大幅に優れ,ノイズの多い文書による破壊に対するレジリエンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.42366169887162
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid development of large language models has led to the widespread adoption of Retrieval-Augmented Generation (RAG), which integrates external knowledge to alleviate knowledge bottlenecks and mitigate hallucinations. However, the existing RAG paradigm inevitably suffers from the impact of flawed information introduced during the retrieval phrase, thereby diminishing the reliability and correctness of the generated outcomes. In this paper, we propose Credibility-aware Generation (CAG), a universally applicable framework designed to mitigate the impact of flawed information in RAG. At its core, CAG aims to equip models with the ability to discern and process information based on its credibility. To this end, we propose an innovative data transformation framework that generates data based on credibility, thereby effectively endowing models with the capability of CAG. Furthermore, to accurately evaluate the models' capabilities of CAG, we construct a comprehensive benchmark covering three critical real-world scenarios. Experimental results demonstrate that our model can effectively understand and utilize credibility for generation, significantly outperform other models with retrieval augmentation, and exhibit resilience against the disruption caused by noisy documents, thereby maintaining robust performance. Moreover, our model supports customized credibility, offering a wide range of potential applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの急速な発展により、知識ボトルネックの緩和と幻覚の緩和のために外部知識を統合したレトリーバル拡張生成(RAG)が広く採用されている。 しかし、既存のRAGパラダイムは、検索フレーズ中に導入された欠陥情報の影響に必然的に悩まされるため、生成された結果の信頼性と正確性は低下する。 本稿では、RAGにおける欠陥情報の影響を軽減するために、広く適用可能なフレームワークであるCredibility-Aware Generation (CAG)を提案する。 CAGの中核となるのは、その信頼性に基づいて情報を識別し処理する能力を備えたモデルを提供することである。 そこで本稿では,信頼性に基づいてデータを生成する革新的なデータ変換フレームワークを提案する。 さらに、CAGのモデルの性能を正確に評価するために、3つの重要な実世界のシナリオをカバーする包括的なベンチマークを構築した。 実験結果から,本モデルでは,生成に対する信頼性を効果的に理解し,検索強化により他のモデルよりも優れ,ノイズの多い文書による破壊に対するレジリエンスを示し,ロバストな性能を維持することができることが示された。 さらに、我々のモデルはカスタマイズされた信頼性をサポートし、幅広い潜在的なアプリケーションを提供します。

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