論文の概要: Examining Long-Context Large Language Models for Environmental Review Document Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07321v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 03:33:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 22:40:08.410869
• Title: Examining Long-Context Large Language Models for Environmental Review Document Comprehension
• Title（参考訳）: 環境レビュー文書理解のための長期大言語モデルの検討
• Authors: Hung Phan, Anurag Acharya, Rounak Meyur, Sarthak Chaturvedi, Shivam Sharma, Mike Parker, Dan Nally, Ali Jannesari, Karl Pazdernik, Mahantesh Halappanavar, Sai Munikoti, Sameera Horawalavithana,
• Abstract要約: 長いコンテキストと検索強化世代(RAG)は、最近人気が高まった2つの方法である。 本研究では,ニッチ領域における質問応答(QA)タスクを利用して,これらの手法の利点を検討する。 5つの長文LLMの性能を評価するため, NEPAQuAD1.0ベンチマークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.299869088789363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As LLMs become increasingly ubiquitous, researchers have tried various techniques to augment the knowledge provided to these models. Long context and retrieval-augmented generation (RAG) are two such methods that have recently gained popularity. In this work, we examine the benefits of both of these techniques by utilizing question answering (QA) task in a niche domain. While the effectiveness of LLM-based QA systems has already been established at an acceptable level in popular domains such as trivia and literature, it has not often been established in niche domains that traditionally require specialized expertise. We construct the NEPAQuAD1.0 benchmark to evaluate the performance of five long-context LLMs -- Claude Sonnet, Gemini, GPT-4, Llama 3.1, and Mistral -- when answering questions originating from Environmental Impact Statements prepared by U.S. federal government agencies in accordance with the National Environmental Environmental Act (NEPA). We specifically measure the ability of LLMs to understand the nuances of legal, technical, and compliance-related information present in NEPA documents in different contextual scenarios. We test the LLMs' internal prior NEPA knowledge by providing questions without any context, as well as assess how LLMs synthesize the contextual information present in long NEPA documents to facilitate the question/answering task. We compare the performance of the models in handling different types of questions (e.g., problem-solving, divergent, etc.). Our results suggest that RAG powered models significantly outperform those provided with only the PDF context in terms of answer accuracy, regardless of the choice of the LLM. Our further analysis reveals that many models perform better answering closed type questions (Yes/No) than divergent and problem-solving questions.
• Abstract（参考訳）: LLMがますます普及するにつれて、研究者はこれらのモデルに提供される知識を強化するために様々な手法を試してきた。 長いコンテキストと検索強化世代(RAG)は、最近人気が高まった2つの方法である。 本研究では,ニッチ領域における質問応答(QA)タスクを活用することにより,これらの手法の利点を検討する。 LLMベースのQAシステムの有効性は、トリビアや文学などのポピュラーなドメインでは許容できるレベルに確立されているが、伝統的に専門知識を必要とするニッチなドメインでは確立されていない。 我々は,米国連邦政府が国立環境環境法(NEPA)に従って作成した環境影響文書から発せられる質問に答える際に,NEPAQuAD1.0ベンチマークを構築し,長文LLM(Claude Sonnet, Gemini, GPT-4, Llama 3.1, Mistral)の性能を評価する。 NEPA文書に存在する法律・技術・コンプライアンス関連情報のニュアンスを、異なる状況下で理解するLLMの能力を具体的に測定する。 我々は、LLMの内部的なNAEPA知識を文脈のない質問を提供することでテストし、LLMが長いNAEPA文書に存在するコンテキスト情報をどのように合成し、質問/回答作業を容易にするかを評価する。 異なるタイプの質問(例えば、問題解決、発散など)を扱う際のモデルの性能を比較します。 以上の結果から,RAG を用いたモデルは LLM の選択によらず,PDF の文脈でのみ提供されるモデルよりも有意に優れていたことが示唆された。 さらに分析した結果,多くのモデルでは,解答問題や解答問題よりもクローズド型質問(Yes/No)の方が解答に優れていたことが判明した。

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