論文の概要: A Theory for Token-Level Harmonization in Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00944v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 02:15:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:17:08.536328
• Title: A Theory for Token-Level Harmonization in Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 検索型世代におけるToken-Level高調波化の理論
• Authors: Shicheng Xu, Liang Pang, Huawei Shen, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、検索したテキストを利用して大規模言語モデル(LLM)を強化する。 本稿では,RAGの利益と有害性を説明するための理論を提供する。 提案手法は,本理論に基づいて,純粋LLMとRAGの協調生成を実現する実用的手法であるTok-RAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.75124161306795
• License:
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) utilizes retrieved texts to enhance large language models (LLMs). Studies show that while RAG provides valuable external information (benefit), it may also mislead LLMs (detriment) with noisy or incorrect retrieved texts. Although many existing methods attempt to preserve benefit and avoid detriment, they lack a theoretical explanation for RAG. The benefit and detriment in the next token prediction of RAG remain a black box that cannot be quantified or compared in an explainable manner, so existing methods are data-driven, need additional utility evaluators or post-hoc. This paper takes the first step towards providing a theory to explain and trade off the benefit and detriment in RAG. First, we model RAG as the fusion between distribution of LLMs knowledge and distribution of retrieved texts. Then, we formalize the trade-off between the value of external knowledge (benefit) and its potential risk of misleading LLMs (detriment) in next token prediction of RAG by distribution difference in this fusion. Finally, we prove that the actual effect of RAG on the token, which is the comparison between benefit and detriment, can be predicted without any training or accessing the utility of retrieval. Based on our theory, we propose a practical novel method, Tok-RAG, which achieves collaborative generation between the pure LLM and RAG at token level to preserve benefit and avoid detriment. Experiments in real-world tasks using LLMs such as OPT, LLaMA-2, and Mistral show the effectiveness of our method and support our theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、検索したテキストを利用して大きな言語モデル(LLM)を強化する。 研究によると、RAGは貴重な外部情報を提供するが(相応しい)、ノイズや不正な検索されたテキストでLLM(デトリメント)を誤解させる可能性がある。 多くの既存手法は利益を保ち、有害行為を回避しようとするが、RAGの理論的な説明は欠如している。 RAGの次のトークン予測の利点とデトリメントは、定量化できないブラックボックスであり、説明可能な方法で比較できないため、既存のメソッドはデータ駆動であり、追加のユーティリティ評価器やポストホックが必要である。 本稿では,RAGの利益と損失を説明するための理論を提供するための第一歩を踏み出す。 まず,LLMの知識の分布と検索したテキストの分布の融合としてRAGをモデル化する。 そして、この融合における分布差によるRAGの次のトークン予測において、外部知識の価値(利益)とLCMを誤解させる潜在的なリスクとのトレードオフを定式化する。 最後に、このトークンに対するRAGの実際の効果、すなわち利益と有害度の比較は、学習や検索の利便性を損なうことなく予測できることを証明した。 提案手法は,トークンレベルでのLLMとRAGの協調生成を実現し,利益の確保と損益回避を両立させる,実用的な新しい手法であるTok-RAGを提案する。 OPT, LLaMA-2, Mistral などの LLM を用いた実世界のタスク実験では, 提案手法の有効性が示され, 理論的な結果が得られた。

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