論文の概要: Attribute or Abstain: Large Language Models as Long Document Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07799v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 14:00:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 22:40:08.302283
• Title: Attribute or Abstain: Large Language Models as Long Document Assistants
• Title（参考訳）: Attribute or Abstain: 長期ドキュメントアシスタントとしての大規模言語モデル
• Authors: Jan Buchmann, Xiao Liu, Iryna Gurevych,
• Abstract要約: LLMは人間が長い文書を扱うのを助けることができるが、幻覚で知られている。 既存の属性に対するアプローチはRAG設定でのみ評価されている。 これは、検索が不要な長いドキュメント設定とは大きく異なるが、助けになる可能性がある。 そこで本研究では,6種類の多種多様文書タスクのベンチマークであるLABと,異なる大きさの5つのLLMに対する属性に対する異なるアプローチの実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.32043134560244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLMs can help humans working with long documents, but are known to hallucinate. Attribution can increase trust in LLM responses: The LLM provides evidence that supports its response, which enhances verifiability. Existing approaches to attribution have only been evaluated in RAG settings, where the initial retrieval confounds LLM performance. This is crucially different from the long document setting, where retrieval is not needed, but could help. Thus, a long document specific evaluation of attribution is missing. To fill this gap, we present LAB, a benchmark of 6 diverse long document tasks with attribution, and experiments with different approaches to attribution on 5 LLMs of different sizes. We find that citation, i.e. response generation and evidence extraction in one step, performs best for large and fine-tuned models, while additional retrieval can help for small, prompted models. We investigate whether the "Lost in the Middle'' phenomenon exists for attribution, but do not find this. We also find that evidence quality can predict response quality on datasets with simple responses, but not so for complex responses, as models struggle with providing evidence for complex claims.
• Abstract（参考訳）: LLMは人間が長い文書を扱うのを助けることができるが、幻覚で知られている。 LLMは、その応答を支持する証拠を提供し、検証可能性を高める。 既存の属性に対するアプローチはRAG設定でのみ評価されている。 これは、検索が不要な長いドキュメント設定とは大きく異なるが、助けになる可能性がある。 これにより、属性の長い文書特定評価が欠落する。 このギャップを埋めるために、LABは、6つの異なる長文タスクを属性付きでベンチマークし、異なるサイズの5 LLMに対して異なるアプローチで帰属する実験を行う。 一つのステップで応答生成とエビデンス抽出という引用が、大規模で微調整されたモデルに最適であるのに対して、追加の検索は小さなモデルに有効であることがわかった。 我々は,「中流の失われた」現象が帰属に有効であるかどうかを考察するが,この現象は見つからない。 また、モデルが複雑なクレームのエビデンスの提供に苦労しているため、単純な応答を持つデータセットで応答品質を予測できるが、複雑なレスポンスには当てはまらないこともわかりました。

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