論文の概要: ATM: Adversarial Tuning Multi-agent System Makes a Robust Retrieval-Augmented Generator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18111v3
• Date: Tue, 08 Oct 2024 06:37:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:27.254460
• Title: ATM: Adversarial Tuning Multi-agent System Makes a Robust Retrieval-Augmented Generator
• Title（参考訳）: ATM: 逆調整マルチエージェントシステムでロバストな検索用発電機を作る
• Authors: Junda Zhu, Lingyong Yan, Haibo Shi, Dawei Yin, Lei Sha,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、検索強化世代 (RAG) の恩恵を受けることが証明されている。 ATM(Adversarial Tuning Multi-agent System)を用いた検索拡張ジェネレータの最適化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.81784849762196
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are proven to benefit a lot from retrieval-augmented generation (RAG) in alleviating hallucinations confronted with knowledge-intensive questions. RAG adopts information retrieval techniques to inject external knowledge from semantic-relevant documents as input contexts. However, since today's Internet is flooded with numerous noisy and fabricating content, it is inevitable that RAG systems are vulnerable to these noises and prone to respond incorrectly. To this end, we propose to optimize the retrieval-augmented Generator with an Adversarial Tuning Multi-agent system (ATM). The ATM steers the Generator to have a robust perspective of useful documents for question answering with the help of an auxiliary Attacker agent through adversarially tuning the agents for several iterations. After rounds of multi-agent iterative tuning, the Generator can eventually better discriminate useful documents amongst fabrications. The experimental results verify the effectiveness of ATM and we also observe that the Generator can achieve better performance compared to the state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 大言語モデル(LLM)は、知識集約的な質問に直面する幻覚を緩和するために、検索増強世代(RAG)から多くの恩恵を受けることが証明されている。 RAGは情報検索技術を採用し、意味関連文書から外部知識を入力コンテキストとして注入する。 しかし、今日のインターネットには多くのノイズや製造コンテンツが溢れているため、RAGシステムがこれらのノイズに対して脆弱であり、誤った応答をしがちであることは避けられない。 そこで本稿では,ATM (Adversarial Tuning Multi-agent System) を用いた検索拡張ジェネレータを提案する。 ATMは、複数の繰り返しエージェントを逆向きに調整することで、補助攻撃エージェントの助けを借りて質問に答えるための有用な文書の堅牢な視点を持つように、ジェネレータを操縦する。 マルチエージェント反復チューニングのラウンドの後、ジェネレータは最終的に製造において有用な文書をよりよく識別することができる。 また, ATMの有効性を検証し, 現状のベースラインと比較して, ジェネレータの性能が向上することを示した。

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