論文の概要: CtrlA: Adaptive Retrieval-Augmented Generation via Inherent Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18727v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 20:09:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:07:48.309970
• Title: CtrlA: Adaptive Retrieval-Augmented Generation via Inherent Control
• Title（参考訳）: CtrlA: 一貫性制御による適応型検索拡張生成
• Authors: Huanshuo Liu, Hao Zhang, Zhijiang Guo, Jing Wang, Kuicai Dong, Xiangyang Li, Yi Quan Lee, Cong Zhang, Yong Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の幻覚を、検索された外部知識で緩和するための有望な解決策として、検索拡張世代(RAG)が出現している。 本稿では,適応的なRAGを表現的視点から解決し,固有な制御ベースフレームワークであるnameを開発するための最初の試みについて述べる。 実験により、名前は様々なタスクにおいて既存の適応RAG法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.21425058462886
• License:
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) has emerged as a promising solution for mitigating hallucinations of large language models (LLMs) with retrieved external knowledge. Adaptive RAG enhances this approach by enabling dynamic retrieval during generation, activating retrieval only when the query exceeds LLM's internal knowledge. Existing methods primarily focus on detecting LLM's confidence via statistical uncertainty. Instead, we present the first attempts to solve adaptive RAG from a representation perspective and develop an inherent control-based framework, termed \name. Specifically, we extract the features that represent the honesty and confidence directions of LLM and adopt them to control LLM behavior and guide retrieval timing decisions. We also design a simple yet effective query formulation strategy to support adaptive retrieval. Experiments show that \name is superior to existing adaptive RAG methods on a diverse set of tasks, the honesty steering can effectively make LLMs more honest and confidence monitoring is a promising indicator of retrieval trigger.Our code is available at \url{https://github.com/HSLiu-Initial/CtrlA}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の幻覚を、検索された外部知識で緩和するための有望な解決策として、検索拡張世代(RAG)が出現している。 Adaptive RAGは、生成中の動的検索を可能にすることでこのアプローチを強化し、クエリがLLMの内部知識を超える場合にのみ検索を活性化する。 既存の手法は主に統計的不確実性を通じてLLMの信頼度を検出することに重点を置いている。 代わりに、表現の観点から適応RAGを解き、固有の制御ベースのフレームワークである \name を開発するための最初の試みを示す。 具体的には、LSMの誠実さと信頼度を表す特徴を抽出し、LSMの動作を制御し、検索タイミング決定を導出する。 また,適応型検索を支援するため,単純かつ効果的なクエリ定式化戦略を設計する。 実験の結果,既存の適応型RAGメソッドよりも,タスクセットが優れていることが示され,正直なステアリングによってLLMがより誠実になり,信頼性の高い監視が検索トリガの有望な指標となり,我々のコードは \url{https://github.com/HSLiu-Initial/CtrlA} で公開されている。

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