論文の概要: RE-RAG: Improving Open-Domain QA Performance and Interpretability with Relevance Estimator in Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05794v3
• Date: Thu, 24 Oct 2024 14:57:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:51:30.267925
• Title: RE-RAG: Improving Open-Domain QA Performance and Interpretability with Relevance Estimator in Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: RE-RAG:Retrieval-Augmented Generationにおけるrelevance EstimatorによるオープンドメインQA性能と解釈性の向上
• Authors: Kiseung Kim, Jay-Yoon Lee,
• Abstract要約: 本稿では,従来のリランカが行ったようなコンテキスト間の相対的関連性を提供する関連性推定器(RE)を提案する。 我々は,小型発電機(sLM)で訓練したREが,REとともに微調整されたsLMを改良するだけでなく,従来は未参照の大規模言語モデルも改善できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.10832476049103
• License:
• Abstract: The Retrieval Augmented Generation (RAG) framework utilizes a combination of parametric knowledge and external knowledge to demonstrate state-of-the-art performance on open-domain question answering tasks. However, the RAG framework suffers from performance degradation when the query is accompanied by irrelevant contexts. In this work, we propose the RE-RAG framework, which introduces a relevance estimator (RE) that not only provides relative relevance between contexts as previous rerankers did, but also provides confidence, which can be used to classify whether given context is useful for answering the given question. We propose a weakly supervised method for training the RE simply utilizing question-answer data without any labels for correct contexts. We show that RE trained with a small generator (sLM) can not only improve the sLM fine-tuned together with RE but also improve previously unreferenced large language models (LLMs). Furthermore, we investigate new decoding strategies that utilize the proposed confidence measured by RE such as choosing to let the user know that it is "unanswerable" to answer the question given the retrieved contexts or choosing to rely on LLM's parametric knowledge rather than unrelated contexts.
• Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG)フレームワークは、パラメトリック知識と外部知識を組み合わせて、オープンドメイン質問応答タスクにおける最先端のパフォーマンスを実証する。 しかしながら、RAGフレームワークは、クエリに無関係なコンテキストが伴っていれば、パフォーマンスの低下に悩まされる。 本稿では,RE-RAGフレームワークを提案する。Relevance estimator(RE)は,従来のリランカが行ったようなコンテキスト間の相対的関連性を提供するだけでなく,与えられたコンテキストが与えられた質問に応答するのに有用であるかどうかの分類に使用できる信頼性を提供する。 本稿では,質問応答データを利用したREの学習において,適切なコンテキストのラベルを使わずに,弱い教師付き手法を提案する。 我々は,小型発電機(sLM)で訓練したREが,REとともに微調整されたsLMを改良するだけでなく,従来は未参照の大規模言語モデル(LLM)も改善できることを示した。 さらに,REが測定した信頼度を生かした新たな復号手法について検討し,検索した文脈から質問に答えることが「答えられない」か,無関係な文脈よりもLLMのパラメトリック知識に頼ることを選択するかを選択する。

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