論文の概要: RankRAG: Unifying Context Ranking with Retrieval-Augmented Generation in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02485v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 17:59:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 14:17:26.445955
• Title: RankRAG: Unifying Context Ranking with Retrieval-Augmented Generation in LLMs
• Title（参考訳）: RankRAG:LLMにおける検索拡張世代によるコンテキストランキングの統合
• Authors: Yue Yu, Wei Ping, Zihan Liu, Boxin Wang, Jiaxuan You, Chao Zhang, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、通常、検索拡張生成(RAG)において、レトリバーからトップkコンテキストを利用する。 本稿では,RAGにおける文脈ランク付けと回答生成の両目的のために,単一のLLMをチューニング可能な新しい命令微調整フレームワークであるRanRAGを提案する。 例えば、GPT-4-0613, GPT-4-turbo-2024-0409, ChatQA-1.5, RAGベンチマークの最先端性能を備えたオープンソースモデルなどである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.38044044203333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) typically utilize the top-k contexts from a retriever in retrieval-augmented generation (RAG). In this work, we propose a novel instruction fine-tuning framework RankRAG, which instruction-tunes a single LLM for the dual purpose of context ranking and answer generation in RAG. In particular, the instruction-tuned LLMs work surprisingly well by adding a small fraction of ranking data into the training blend, and outperform existing expert ranking models, including the same LLM exclusively fine-tuned on a large amount of ranking data. For generation, we compare our model with many strong baselines, including GPT-4-0613, GPT-4-turbo-2024-0409, and ChatQA-1.5, an open-sourced model with the state-of-the-art performance on RAG benchmarks. Specifically, our Llama3-RankRAG significantly outperforms Llama3-ChatQA-1.5 and GPT-4 models on nine knowledge-intensive benchmarks. In addition, it also performs comparably to GPT-4 on five RAG benchmarks in the biomedical domain without instruction fine-tuning on biomedical data, demonstrating its superb capability for generalization to new domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、通常、検索拡張生成(RAG)において、レトリバーからトップkコンテキストを利用する。 本研究では,RAGにおける文脈ランク付けと回答生成の両目的のために,単一のLLMを命令チューニングする新しい命令微調整フレームワークであるRanRAGを提案する。 特に、トレーニングブレンドに少数のランキングデータを追加することで、命令調整 LLM が驚くほどうまく機能し、大量のランキングデータにのみ微調整された同じ LLM を含む既存の専門家ランキングモデルよりも優れている。 例えば、GPT-4-0613, GPT-4-turbo-2024-0409, ChatQA-1.5, RAGベンチマークの最先端性能を備えたオープンソースモデルなどである。 具体的には、Llama3-RankRAGは9つの知識集約ベンチマークでLlama3-ChatQA-1.5とGPT-4モデルより大幅に優れています。 さらに、生物医学領域の5つのRAGベンチマークにおいて、生物医学データの微調整を指示することなく、GPT-4と同等に動作し、新しい領域への一般化能力を示す。

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