論文の概要: Learning to Refine with Fine-Grained Natural Language Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02397v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 18:55:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 18:20:04.915302
• Title: Learning to Refine with Fine-Grained Natural Language Feedback
• Title（参考訳）: 自然言語の微粒化フィードバックによる微粒化学習
• Authors: Manya Wadhwa, Xinyu Zhao, Junyi Jessy Li, Greg Durrett,
• Abstract要約: 我々は,3つの異なるLLM能力の構成要素として,フィードバックによる洗練を検討することを提案する。 提案手法の鍵となる特性は,ステップ2の批判モデルがエラーに対してきめ細かいフィードバックを与えることができる点である。 文書基盤要約の事実整合性を改善する作業において,異なる機能モデルがDCRによる精細化の恩恵を受けることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.70313509881315
• License:
• Abstract: Recent work has explored the capability of large language models (LLMs) to identify and correct errors in LLM-generated responses. These refinement approaches frequently evaluate what sizes of models are able to do refinement for what problems, but less attention is paid to what effective feedback for refinement looks like. In this work, we propose looking at refinement with feedback as a composition of three distinct LLM competencies: (1) detection of bad generations; (2) fine-grained natural language critique generation; (3) refining with fine-grained feedback. The first step can be implemented with a high-performing discriminative model and steps 2 and 3 can be implemented either via prompted or fine-tuned LLMs. A key property of the proposed Detect, Critique, Refine ("DCR") method is that the step 2 critique model can give fine-grained feedback about errors, made possible by offloading the discrimination to a separate model in step 1. We show that models of different capabilities benefit from refining with DCR on the task of improving factual consistency of document grounded summaries. Overall, DCR consistently outperforms existing end-to-end refinement approaches and current trained models not fine-tuned for factuality critiquing.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、LLM生成応答における誤りを識別し、修正する大規模言語モデル(LLM)の能力について検討している。 これらの改善アプローチは、モデルのサイズがどの問題に対して改善できるかを頻繁に評価するが、改善のための効果的なフィードバックがどのようなものかに注意を払わない。 本研究では,(1)悪い世代の検出,(2)きめ細かい自然言語の批判生成,(3)きめ細かいフィードバックによる精細化という,3つの異なるLLM能力の構成要素として,フィードバックによる精細化を検討することを提案する。 第1ステップは、高い性能の判別モデルで実装することができ、ステップ2,3は、インパルスまたは微調整LDMを介して実装することができる。 提案手法のキーとなる特性は、ステップ2の批判モデルが、ステップ1で別のモデルに識別をオフロードすることで、エラーに関するきめ細かいフィードバックを与えることができることである。 文書基盤要約の事実整合性を改善する作業において,異なる機能モデルがDCRによる精細化の恩恵を受けることを示す。 全体として、DCRは既存のエンドツーエンドの洗練アプローチを一貫して上回り、現在の訓練されたモデルは事実性のクオリティのために微調整されていない。

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