論文の概要: A Tale of Trust and Accuracy: Base vs. Instruct LLMs in RAG Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14972v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 08:31:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 14:13:25.521879
• Title: A Tale of Trust and Accuracy: Base vs. Instruct LLMs in RAG Systems
• Title（参考訳）: 信頼と正確さの物語:RAGシステムにおけるベース vs. インストラクション LLM
• Authors: Florin Cuconasu, Giovanni Trappolini, Nicola Tonellotto, Fabrizio Silvestri,
• Abstract要約: Retrieval Augmented Generation (RAG) は、人工知能の大幅な進歩を表している。 RAGの現在の一般的なプラクティスは、"インストラクトされた"言語モデル(LLM)を使用することです。 本研究は,実験条件下でのRAGタスクにおいて,ベースモデルが指示されたタスクよりも平均20%優れていたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.72046677914345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) represents a significant advancement in artificial intelligence combining a retrieval phase with a generative phase, with the latter typically being powered by large language models (LLMs). The current common practices in RAG involve using "instructed" LLMs, which are fine-tuned with supervised training to enhance their ability to follow instructions and are aligned with human preferences using state-of-the-art techniques. Contrary to popular belief, our study demonstrates that base models outperform their instructed counterparts in RAG tasks by 20% on average under our experimental settings. This finding challenges the prevailing assumptions about the superiority of instructed LLMs in RAG applications. Further investigations reveal a more nuanced situation, questioning fundamental aspects of RAG and suggesting the need for broader discussions on the topic; or, as Fromm would have it, "Seldom is a glance at the statistics enough to understand the meaning of the figures".
• Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG)は、検索フェーズと生成フェーズを組み合わせた人工知能において、大きな言語モデル(LLM)が典型例である。 RAGの現在の一般的な実践は、教師付きトレーニングで微調整され、指示に従う能力を高め、最先端の技術を使って人間の好みに合わせている「指導された」LLMを使用することである。 一般的な信念とは対照的に,本研究では,実験環境下でのRAGタスクにおいて,ベースモデルが指示されたタスクを平均20%上回っていることを示す。 この発見は、RAGアプリケーションにおける命令LDMの優越性に関する一般的な仮定に挑戦する。 さらなる調査では、RAGの基本的な側面に疑問を呈し、このトピックに関するより広範な議論の必要性を示唆している。

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