論文の概要: MrRank: Improving Question Answering Retrieval System through Multi-Result Ranking Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05733v1
• Date: Sun, 9 Jun 2024 11:00:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 18:17:07.637342
• Title: MrRank: Improving Question Answering Retrieval System through Multi-Result Ranking Model
• Title（参考訳）: MrRank:マルチ結果ランキングモデルによる検索システムの改善
• Authors: Danupat Khamnuansin, Tawunrat Chalothorn, Ekapol Chuangsuwanich,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は幻覚や古い情報に悩まされることが多い。 これを解決するために、情報検索(IR)システムを使用して、最新の知識を持つLLMを拡張できる。 異種赤外線システムを組み合わせた学習からランクへのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.173772253427094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) often struggle with hallucinations and outdated information. To address this, Information Retrieval (IR) systems can be employed to augment LLMs with up-to-date knowledge. However, existing IR techniques contain deficiencies, posing a performance bottleneck. Given the extensive array of IR systems, combining diverse approaches presents a viable strategy. Nevertheless, prior attempts have yielded restricted efficacy. In this work, we propose an approach that leverages learning-to-rank techniques to combine heterogeneous IR systems. We demonstrate the method on two Retrieval Question Answering (ReQA) tasks. Our empirical findings exhibit a significant performance enhancement, outperforming previous approaches and achieving state-of-the-art results on ReQA SQuAD.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)は幻覚や古い情報に悩まされることが多い。 これを解決するために、情報検索(IR)システムを使用して、最新の知識を持つLLMを拡張できる。 しかし、既存のIR技術には欠陥があり、パフォーマンスのボトルネックが生じる。 広範囲にわたるIRシステムを考えると、多様なアプローチを組み合わせることで、実行可能な戦略が提示される。 それにもかかわらず、以前の試みは制限された有効性をもたらした。 本研究では,異種IRシステムを組み合わせるために,学習からランクへのアプローチを提案する。 本稿では,2つの検索質問応答(ReQA)タスクについて示す。 ReQA SQuADで得られた実験結果から, 優れた性能向上, 従来の手法より優れ, 最先端の成果が得られた。

関連論文リスト

• RA-BLIP: Multimodal Adaptive Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training [55.54020926284334]
  近年,MLLM (Multimodal Large Language Models) が注目されている。 検索拡張技術はLLMとMLLMの両方に有効なプラグインであることが証明されている。 本研究では,MLLMの新しい検索支援フレームワークであるRA-BLIP(Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T03:45:19Z)
• Vietnamese Legal Information Retrieval in Question-Answering System [0.0]
  Retrieval Augmented Generation (RAG)は,大規模言語モデル(LLM)の能力向上に大きく貢献している。 しかしながら、RAGはいくつかの課題のためにベトナム語に適用されると、しばしば不足する。 本報告では,これらの課題に対処するための3つの主な修正点を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T02:34:05Z)
• Unified Active Retrieval for Retrieval Augmented Generation [69.63003043712696]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)では、検索は必ずしも役に立たない。 既存のアクティブ検索手法は2つの課題に直面している。 彼らは通常、様々な種類の命令を扱うのに苦労する単一の基準に頼っている。 それらは特殊で高度に区別された手順に依存しており、それらを組み合わせることでRAGシステムはより複雑になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T12:09:02Z)
• IM-RAG: Multi-Round Retrieval-Augmented Generation Through Learning Inner Monologues [10.280113107290067]
  IM-RAGアプローチは、多ラウンドRAGをサポートするために、情報検索システムとLarge Language Models (LLM)を統合する。 IMプロセス全体が強化学習(Reinforcement Learning, RL)によって最適化され、プログレストラッカーが組み込まれ、中間段階の報酬が提供される。 提案手法は, 赤外線モジュールの統合において高い柔軟性を提供しながら, 最先端(SOTA)性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-15T12:41:20Z)
• Self-Retrieval: End-to-End Information Retrieval with One Large Language Model [97.71181484082663]
  本稿では,新たなLLM駆動情報検索アーキテクチャであるSelf-Retrievalを紹介する。 自己検索は、自己教師付き学習を通じて検索コーパスを内部化し、検索プロセスをシーケンシャルな通過生成に変換し、再ランク付けのための関連性評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T18:45:35Z)
• The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems [19.387105120040157]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデルの事前学習知識を超えて拡張する方法として登場した。 我々は、RAGソリューションが取得すべきパスIRシステムの種類に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T14:14:59Z)
• ReST meets ReAct: Self-Improvement for Multi-Step Reasoning LLM Agent [50.508669199496474]
  外部知識に基づいて推論と行動を行うReAct-style LLMエージェントを開発した。 エージェントをReSTライクな手法で改良し,従来の軌道上で反復的に訓練する。 引き起こされた大きなモデルから始まり、アルゴリズムのたった2イテレーションの後に、微調整された小さなモデルを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T18:20:15Z)
• QUILL: Query Intent with Large Language Models using Retrieval Augmentation and Multi-stage Distillation [1.516937009186805]
  クエリの検索拡張は、LLMに価値ある追加コンテキストを提供し、理解を改善できることを示す。 提案手法では, 従来の計算量の増加に悩まされることなく, 新たな2段階蒸留方式を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T18:44:58Z)
• Reinforcement Learning for Branch-and-Bound Optimisation using Retrospective Trajectories [72.15369769265398]
  機械学習は分岐のための有望なパラダイムとして登場した。 分岐のための単純かつ効果的なRLアプローチであるレトロ分岐を提案する。 我々は現在最先端のRL分岐アルゴリズムを3～5倍に上回り、500の制約と1000の変数を持つMILP上での最高のILメソッドの性能の20%以内である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-28T06:08:07Z)
• An Investigation of Replay-based Approaches for Continual Learning [79.0660895390689]
  連続学習(CL)は機械学習(ML)の大きな課題であり、破滅的忘れ(CF)を伴わずに連続的に複数のタスクを学習する能力を記述する。 いくつかの解クラスが提案されており、その単純さと堅牢性から、いわゆるリプレイベースのアプローチは非常に有望であるように思われる。 連続学習におけるリプレイに基づくアプローチを実証的に検討し,応用の可能性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-15T15:05:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。