論文の概要: From RAG to RICHES: Retrieval Interlaced with Sequence Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00361v1
• Date: Sat, 29 Jun 2024 08:16:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 03:35:30.638917
• Title: From RAG to RICHES: Retrieval Interlaced with Sequence Generation
• Title（参考訳）: RAGからRICHES:シークエンス・ジェネレーションによる検索
• Authors: Palak Jain, Livio Baldini Soares, Tom Kwiatkowski,
• Abstract要約: 本稿では、シーケンス生成タスクで検索をインターリーブする新しいアプローチであるRICHESを提案する。 コーパスに拘束された内容を直接デコードすることで、ドキュメントを検索する。 本稿では,属性付きQAやマルチホップQAを含むODQAタスクにおけるRICHESの強い性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.859418700143553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present RICHES, a novel approach that interleaves retrieval with sequence generation tasks. RICHES offers an alternative to conventional RAG systems by eliminating the need for separate retriever and generator. It retrieves documents by directly decoding their contents, constrained on the corpus. Unifying retrieval with generation allows us to adapt to diverse new tasks via prompting alone. RICHES can work with any Instruction-tuned model, without additional training. It provides attributed evidence, supports multi-hop retrievals and interleaves thoughts to plan on what to retrieve next, all within a single decoding pass of the LLM. We demonstrate the strong performance of RICHES across ODQA tasks including attributed and multi-hop QA.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、シーケンス生成タスクで検索をインターリーブする新しいアプローチであるRICHESを提案する。 RICHESは、レトリバーとジェネレータを分離する必要をなくし、従来のRAGシステムに代わるものを提供する。 コーパスに拘束された内容を直接デコードすることで、ドキュメントを検索する。 生成と検索を統一することで、単独で様々な新しいタスクに適応できます。 RICHESは、追加のトレーニングなしで、インストラクションチューニングされたモデルで動作することができる。 属性付きエビデンスを提供し、マルチホップ検索をサポートし、次に何を取得するかを考えるための考えをインターリーブする。 本稿では,属性付きQAやマルチホップQAを含むODQAタスクにおけるRICHESの強い性能を示す。

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