論文の概要: FS-RAG: A Frame Semantics Based Approach for Improved Factual Accuracy in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16167v1
- Date: Sun, 23 Jun 2024 17:18:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 18:44:41.960966
- Title: FS-RAG: A Frame Semantics Based Approach for Improved Factual Accuracy in Large Language Models
- Title（参考訳）: FS-RAG:大規模言語モデルにおける実測精度向上のためのフレームセマンティックスに基づくアプローチ
- Authors: Harish Tayyar Madabushi,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルの出力における事実的不正確さを軽減することを目的として,検索強化生成の新たな拡張を提案する。
提案手法は,大規模言語モデルの問合せ支援に関連する事実情報のインデックス化と検索を目的とした,フレームセマンティクスの認知言語理論に基づく。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1484130681985047
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We present a novel extension to Retrieval Augmented Generation with the goal of mitigating factual inaccuracies in the output of large language models. Specifically, our method draws on the cognitive linguistic theory of frame semantics for the indexing and retrieval of factual information relevant to helping large language models answer queries. We conduct experiments to demonstrate the effectiveness of this method both in terms of retrieval effectiveness and in terms of the relevance of the frames and frame relations automatically generated. Our results show that this novel mechanism of Frame Semantic-based retrieval, designed to improve Retrieval Augmented Generation (FS-RAG), is effective and offers potential for providing data-driven insights into frame semantics theory. We provide open access to our program code and prompts.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデルの出力における事実的不正確さを軽減することを目的として,検索拡張を新たに提案する。
具体的には,大規模言語モデルの問合せ支援に関連する事実情報の索引付けと検索のために,フレームセマンティクスの認知言語理論に基づく。
我々は,この手法の有効性を,検索の有効性と,フレームの関連性およびフレーム関係の自動生成の観点から実証する実験を行った。
本研究は,FS-RAGの改良を目的としたフレームセマンティック検索の新たなメカニズムが有効であり,フレームセマンティックス理論に対するデータ駆動的な洞察を提供する可能性を示唆する。
プログラムコードへのオープンアクセスとプロンプトを提供しています。
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