論文の概要: W-RAG: Weakly Supervised Dense Retrieval in RAG for Open-domain Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08444v2
• Date: Fri, 25 Apr 2025 18:01:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.937974
• Title: W-RAG: Weakly Supervised Dense Retrieval in RAG for Open-domain Question Answering
• Title（参考訳）: W-RAG:オープンドメイン質問応答のためのRAGにおける暗黙の高密度検索
• Authors: Jinming Nian, Zhiyuan Peng, Qifan Wang, Yi Fang,
• Abstract要約: W-RAGは、下流タスクから弱いトレーニング信号を抽出し、検索者がタスクに最も利益をもたらすパスを優先順位付けするように微調整する手法である。 我々は4つの公開可能なOpenQAデータセットの包括的な実験を行い、我々のアプローチが検索とOpenQAのパフォーマンスを向上させることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.79851078451609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In knowledge-intensive tasks such as open-domain question answering (OpenQA), large language models (LLMs) often struggle to generate factual answers, relying solely on their internal (parametric) knowledge. To address this limitation, Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems enhance LLMs by retrieving relevant information from external sources, thereby positioning the retriever as a pivotal component. Although dense retrieval demonstrates state-of-the-art performance, its training poses challenges due to the scarcity of ground-truth evidence, largely attributed to the high costs of human annotation. In this paper, we propose W-RAG, a method that draws weak training signals from the downstream task (such as OpenQA) of an LLM, and fine-tunes the retriever to prioritize passages that most benefit the task. Specifically, we rerank the top-$k$ passages retrieved via BM25 by assessing the probability that the LLM will generate the correct answer for a question given each passage. The highest-ranking passages are then used as positive fine-tuning examples for dense retrieval. We conduct comprehensive experiments across four publicly available OpenQA datasets to demonstrate that our approach enhances both retrieval and OpenQA performance compared to baseline models, achieving results comparable to models fine-tuned with human-labeled data.
• Abstract（参考訳）: オープンドメイン質問応答(OpenQA)のような知識集約的なタスクでは、大きな言語モデル(LLM)は、内部(パラメトリック)の知識にのみ依存して、事実的な回答を生成するのに苦労することが多い。 この制限に対処するため、レトリーバー拡張生成(RAG)システムは、外部ソースから関連情報を検索することでLCMを強化し、レトリーバーを重要なコンポーネントとして位置づける。 厳密な検索は最先端のパフォーマンスを示すが、その訓練は、人間のアノテーションの高コストが原因で、地道な証拠が不足しているため、課題を生んでいる。 本稿では,LLMの下流タスク(OpenQAなど)から弱いトレーニング信号を引き出す手法であるW-RAGを提案する。 具体的には、BM25を介して検索した上位$kのパスを、LLMが各パスに与えられた質問に対して正しい回答を生成する確率を評価することで再評価する。 上位の通路は、高密度検索の正の微調整例として使用される。 我々は4つの公開可能なOpenQAデータセットの包括的な実験を行い、ベースラインモデルと比較して検索とOpenQAのパフォーマンスが向上し、人間のラベル付きデータで微調整されたモデルに匹敵する結果が得られることを示した。

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