論文の概要: Retrieve, Summarize, Plan: Advancing Multi-hop Question Answering with an Iterative Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13101v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 02:19:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 19:03:47.697314
• Title: Retrieve, Summarize, Plan: Advancing Multi-hop Question Answering with an Iterative Approach
• Title（参考訳）: Retrieve, Summarize, Plan: 反復的アプローチによるマルチホップ質問回答の改善
• Authors: Zhouyu Jiang, Mengshu Sun, Lei Liang, Zhiqiang Zhang,
• Abstract要約: 二重機能要約器を備えたReSPと呼ばれる新しい反復RAG法を提案する。 マルチホップ質問応答HotpotQAと2WikiMultihopQAの実験結果から,本手法が最先端技術よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.549143816134531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-hop question answering is a challenging task with distinct industrial relevance, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) methods based on large language models (LLMs) have become a popular approach to tackle this task. Owing to the potential inability to retrieve all necessary information in a single iteration, a series of iterative RAG methods has been recently developed, showing significant performance improvements. However, existing methods still face two critical challenges: context overload resulting from multiple rounds of retrieval, and over-planning and repetitive planning due to the lack of a recorded retrieval trajectory. In this paper, we propose a novel iterative RAG method called ReSP, equipped with a dual-function summarizer. This summarizer compresses information from retrieved documents, targeting both the overarching question and the current sub-question concurrently. Experimental results on the multi-hop question-answering datasets HotpotQA and 2WikiMultihopQA demonstrate that our method significantly outperforms the state-of-the-art, and exhibits excellent robustness concerning context length.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に基づく検索・拡張生成(RAG)手法が,この課題に対処するための一般的なアプローチとなっている。 一つのイテレーションで全ての必要な情報を検索できない可能性があるため、最近一連の反復的なRAG手法が開発され、性能が大幅に向上した。 しかし、既存の手法では、複数の検索ラウンドによるコンテキストオーバーロードと、記録された検索軌跡の欠如による過剰計画と反復計画の2つの重要な課題に直面している。 本稿では,二重機能要約器を備えたReSPと呼ばれる新しい反復RAG手法を提案する。 この要約器は、検索された文書から情報を圧縮し、上位の質問と現在のサブクエストの両方を同時にターゲットとする。 マルチホップ質問応答データセットHotpotQAと2WikiMultihopQAの実験結果から,本手法が最先端の手法よりも優れ,文脈長に関して優れた堅牢性を示すことが示された。

関連論文リスト

• Benchmarking Multimodal Retrieval Augmented Generation with Dynamic VQA Dataset and Self-adaptive Planning Agent [102.31558123570437]
  マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)に固有の「ハロシン化」問題を緩和する上で,mRAG(Multimodal Retrieval Augmented Generation)が重要な役割を果たしている。 マルチモーダル検索のための自己適応型計画エージェントOmniSearchを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T09:27:21Z)
• EfficientRAG: Efficient Retriever for Multi-Hop Question Answering [52.64500643247252]
  マルチホップ質問応答のための効率的な検索器であるEfficientRAGを紹介する。 実験の結果、EfficientRAGは3つのオープンドメインのマルチホップ質問応答データセット上で既存のRAG手法を超越していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T06:57:49Z)
• Generate-then-Ground in Retrieval-Augmented Generation for Multi-hop Question Answering [45.82437926569949]
  マルチホップ質問回答タスクは、大きな言語モデルにとって大きな課題となる。 マルチホップ問題の解法として,ジェネレーションセブングラウンド(GenGround)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T06:26:38Z)
• RQ-RAG: Learning to Refine Queries for Retrieval Augmented Generation [42.82192656794179]
  大きな言語モデル(LLM)は優れた能力を示すが、不正確なあるいは幻覚反応を引き起こす傾向がある。 この制限は、膨大な事前トレーニングデータセットに依存することに起因するため、目に見えないシナリオでのエラーの影響を受けやすい。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部の関連文書を応答生成プロセスに組み込むことによって、この問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T08:58:54Z)
• Enhancing Multi-modal and Multi-hop Question Answering via Structured Knowledge and Unified Retrieval-Generation [33.56304858796142]
  マルチモーダルなマルチホップ質問応答は、異なるモーダルから複数の入力ソースを推論することで質問に答える。 既存の手法は、しばしば別々に証拠を検索し、その後言語モデルを使用して、得られた証拠に基づいて回答を生成する。 本稿では,これらの問題に対処するため,構造化知識と統一検索生成(RG)アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-16T18:12:04Z)
• UniKGQA: Unified Retrieval and Reasoning for Solving Multi-hop Question Answering Over Knowledge Graph [89.98762327725112]
  KGQA(Multi-hop Question Answering over Knowledge Graph)は、自然言語の質問で言及されているトピックエンティティから、複数のホップを持つ回答エンティティを見つけることを目的としている。 我々は、モデルアーキテクチャとパラメータ学習の両方において、検索と推論を統合することで、マルチホップKGQAタスクの新しいアプローチであるUniKGQAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-02T04:08:09Z)
• Joint Passage Ranking for Diverse Multi-Answer Retrieval [56.43443577137929]
  質問に対する複数の異なる回答をカバーするために、パスの取得を必要とする探索不足の問題であるマルチアンサー検索について検討する。 モデルが別の有効な答えを逃す費用で同じ答えを含む通路を繰り返すべきではないので、このタスクは、検索された通路の共同モデリングを必要とします。 本稿では,再順位に着目したジョイントパス検索モデルであるJPRを紹介する。 回収された通路の合同確率をモデル化するために、JPRは、新しい訓練および復号アルゴリズムを備えた通路のシーケンスを選択する自動回帰リタイナを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T04:48:36Z)
• Memory Augmented Sequential Paragraph Retrieval for Multi-hop Question Answering [32.69969157825044]
  本稿では,段落を逐次データとしてモデル化し,マルチホップ情報検索をシーケンスラベリングタスクの一種とみなす新しいアーキテクチャを提案する。 本手法は,公開テキストマルチホップQAデータセットであるHotpotQAのフルwikiとイントラクタサブタスクの両方で評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-07T08:15:51Z)
• Answering Any-hop Open-domain Questions with Iterative Document Reranking [62.76025579681472]
  オープンドメインの問に答える統合QAフレームワークを提案する。 提案手法は,シングルホップおよびマルチホップのオープンドメインQAデータセットにおいて,最先端技術に匹敵する性能を継続的に達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-16T04:31:38Z)
• Query Resolution for Conversational Search with Limited Supervision [63.131221660019776]
  本稿では,双方向トランスフォーマに基づくニューラルクエリ解決モデルQuReTeCを提案する。 我々はQuReTeCが最先端モデルより優れており、また、QuReTeCのトレーニングに必要な人為的なデータ量を大幅に削減するために、我々の遠隔監視手法が有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-24T11:37:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。