論文の概要: Reinforcement Retrieval Leveraging Fine-grained Feedback for Fact Checking News Claims with Black-Box LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17283v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 09:38:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 13:34:31.362584
• Title: Reinforcement Retrieval Leveraging Fine-grained Feedback for Fact Checking News Claims with Black-Box LLM
• Title（参考訳）: Black-Box LLMを用いたFact Checking News Claimsのためのきめ細かいフィードバックを利用した強化検索
• Authors: Xuan Zhang, Wei Gao,
• Abstract要約: 本稿では, ニュースクレームの事実チェックを強化するために, FFRR(Reinforcement Retrieval)を用いたきめ細かいフィードバックを利用する手法を提案する。 実世界のニュースクレーム検証のための2つの公開データセット上で本モデルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.702325506088706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Retrieval-augmented language models have exhibited promising performance across various areas of natural language processing (NLP), including fact-critical tasks. However, due to the black-box nature of advanced large language models (LLMs) and the non-retrieval-oriented supervision signal of specific tasks, the training of retrieval model faces significant challenges under the setting of black-box LLM. We propose an approach leveraging Fine-grained Feedback with Reinforcement Retrieval (FFRR) to enhance fact-checking on news claims by using black-box LLM. FFRR adopts a two-level strategy to gather fine-grained feedback from the LLM, which serves as a reward for optimizing the retrieval policy, by rating the retrieved documents based on the non-retrieval ground truth of the task. We evaluate our model on two public datasets for real-world news claim verification, and the results demonstrate that FFRR achieves significant improvements over strong LLM-enabled and non-LLM baselines.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Language Modelは、ファクトクリティカルタスクを含む、自然言語処理(NLP)の様々な領域で有望なパフォーマンスを示した。 しかし,高度な大規模言語モデル (LLM) のブラックボックスの性質と,特定のタスクの非検索指向の監視信号により,検索モデルのトレーニングは,ブラックボックス LLM の設定下で大きな課題に直面している。 ブラックボックス LLM を用いて, ニュースクレームのファクトチェックを強化するために, FFRR (Reinforcement Retrieval) を用いたきめ細かいフィードバックを利用する手法を提案する。 FFRRは、検索ポリシーを最適化するための報酬となるLLMからのきめ細かいフィードバックを集めるための2段階の戦略を採用する。 実世界のニューズクレーム検証のための2つの公開データセット上で本モデルを評価した結果,FFRRは強力なLLM対応および非LLMベースラインよりも大幅に改善されていることが示された。

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