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。

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