論文の概要: Learning to Generate Answers with Citations via Factual Consistency Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13124v2
• Date: Mon, 15 Jul 2024 16:04:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 00:06:54.837837
• Title: Learning to Generate Answers with Citations via Factual Consistency Models
• Title（参考訳）: 実情整合モデルによる質問文生成の学習
• Authors: Rami Aly, Zhiqiang Tang, Samson Tan, George Karypis,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、ミッションクリティカルな状況においてその信頼性を阻害する。 本稿では,事実整合性モデル(FCM)を利用した弱教師付き微調整法を提案する。 集中学習は目的に統合され、ファインチューニングプロセスが現実の単位トークンを強調するように指示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.716998866121923
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) frequently hallucinate, impeding their reliability in mission-critical situations. One approach to address this issue is to provide citations to relevant sources alongside generated content, enhancing the verifiability of generations. However, citing passages accurately in answers remains a substantial challenge. This paper proposes a weakly-supervised fine-tuning method leveraging factual consistency models (FCMs). Our approach alternates between generating texts with citations and supervised fine-tuning with FCM-filtered citation data. Focused learning is integrated into the objective, directing the fine-tuning process to emphasise the factual unit tokens, as measured by an FCM. Results on the ALCE few-shot citation benchmark with various instruction-tuned LLMs demonstrate superior performance compared to in-context learning, vanilla supervised fine-tuning, and state-of-the-art methods, with an average improvement of $34.1$, $15.5$, and $10.5$ citation F$_1$ points, respectively. Moreover, in a domain transfer setting we show that the obtained citation generation ability robustly transfers to unseen datasets. Notably, our citation improvements contribute to the lowest factual error rate across baselines.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ミッションクリティカルな状況においてその信頼性を阻害する。 この問題に対処する1つのアプローチは、生成したコンテンツと共に関連するソースに引用を提供することで、世代間の妥当性を高めることである。 しかし、答えを正確に引用することは依然として大きな課題である。 本稿では,事実整合性モデル(FCM)を利用した微調整手法を提案する。 提案手法は,引用付きテキストの生成とFCMフィルタリングによる微調整とを交互に行う。 フォーカスドラーニングは、FCMが測定した事実の単位トークンを強調するために微調整プロセスを指示する。 ALCEの様々な命令チューニング LLM による数ショットの引用ベンチマークの結果は、コンテキスト内学習、バニラ教師ありの微調整、最先端の手法と比較して、それぞれ平均344.1ドル、15.5ドル、および10.5$の引用F$1ドルポイントよりも優れた性能を示した。 さらに、ドメイン転送設定では、得られた引用生成能力が、目に見えないデータセットに頑健に転送されることを示す。 特に、引用の改善は、ベースラインをまたがる最も低い事実的エラー率に寄与します。

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