論文の概要: Reducing hallucination in structured outputs via Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08189v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 01:42:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 16:05:17.484309
• Title: Reducing hallucination in structured outputs via Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: Retrieval-Augmented Generationによる構造出力の幻覚の低減
• Authors: Patrice Béchard, Orlando Marquez Ayala,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、幻覚を除去または少なくとも減らすことなく、嵐によって世界を席巻した。 本稿では,構造化された出力の品質を大幅に向上させるために,検索拡張生成(RAG)を利用したシステムを提案する。 さらに,小型で訓練のよいエンコーダを用いることで,付随するLLMのサイズを小さくすることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.040964539027092926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A common and fundamental limitation of Generative AI (GenAI) is its propensity to hallucinate. While large language models (LLM) have taken the world by storm, without eliminating or at least reducing hallucinations, real-world GenAI systems may face challenges in user adoption. In the process of deploying an enterprise application that produces workflows based on natural language requirements, we devised a system leveraging Retrieval Augmented Generation (RAG) to greatly improve the quality of the structured output that represents such workflows. Thanks to our implementation of RAG, our proposed system significantly reduces hallucinations in the output and improves the generalization of our LLM in out-of-domain settings. In addition, we show that using a small, well-trained retriever encoder can reduce the size of the accompanying LLM, thereby making deployments of LLM-based systems less resource-intensive.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)の共通かつ基本的な制限は、幻覚への適合性である。 大規模な言語モデル(LLM)は、少なくとも幻覚を排除または軽減することなく、世界を嵐に巻き込んだが、現実のGenAIシステムは、ユーザの採用において課題に直面している。 自然言語要求に基づいてワークフローを生成するエンタープライズアプリケーションをデプロイする過程で、そのようなワークフローを表す構造化アウトプットの品質を大幅に向上させるために、検索拡張生成(RAG)を利用したシステムを考案した。 RAGの実装により、提案システムは出力の幻覚を著しく低減し、ドメイン外設定でのLCMの一般化を改善する。 さらに,小型で訓練のよいレトリバーエンコーダを使用すれば,付随するLLMのサイズが小さくなり,LLMベースのシステムの展開が資源集約化されにくくなることを示す。

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