論文の概要: Reading with Intent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11189v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 20:47:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 21:06:50.022455
• Title: Reading with Intent
• Title（参考訳）: Intentで読む
• Authors: Benjamin Reichman, Kartik Talamadupula, Toshish Jawale, Larry Heck,
• Abstract要約: オープンインターネットを知識源として依存するRAGシステムは、人間が生成するコンテンツの複雑さと競合する必要がある。 本稿では,サルカズムの存在下での応答の解釈・生成能力を高めるプロンプトシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.623508712778745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval augmented generation (RAG) systems augment how knowledge language models are by integrating external information sources such as Wikipedia, internal documents, scientific papers, or the open internet. RAG systems that rely on the open internet as their knowledge source have to contend with the complexities of human-generated content. Human communication extends much deeper than just the words rendered as text. Intent, tonality, and connotation can all change the meaning of what is being conveyed. Recent real-world deployments of RAG systems have shown some difficulty in understanding these nuances of human communication. One significant challenge for these systems lies in processing sarcasm. Though the Large Language Models (LLMs) that make up the backbone of these RAG systems are able to detect sarcasm, they currently do not always use these detections for the subsequent processing of text. To address these issues, in this paper, we synthetically generate sarcastic passages from Natural Question's Wikipedia retrieval corpus. We then test the impact of these passages on the performance of both the retriever and reader portion of the RAG pipeline. We introduce a prompting system designed to enhance the model's ability to interpret and generate responses in the presence of sarcasm, thus improving overall system performance. Finally, we conduct ablation studies to validate the effectiveness of our approach, demonstrating improvements in handling sarcastic content within RAG systems.
• Abstract（参考訳）: Retrieval augmented generation (RAG) システムは、ウィキペディア、内部文書、科学論文、オープンインターネットなどの外部情報ソースを統合することで、知識言語モデルがどのようになっているかを強化する。 オープンインターネットを知識源として依存するRAGシステムは、人間が生成するコンテンツの複雑さと競合する必要がある。 人間のコミュニケーションは、単にテキストとして表現された単語よりもずっと深い。 インテント、トナリティ、意味はすべて、伝えられている意味を変えることができる。 近年のRAGシステムの実際の展開は、人間のコミュニケーションのこれらのニュアンスを理解するのに困難を呈している。 これらのシステムにとって重要な課題の1つは、サルカズムの処理である。 これらのRAGシステムのバックボーンを構成するLarge Language Models (LLM) は、サルカズムを検出することができるが、現在、テキストの処理にこれらの検出を常に使用するわけではない。 本稿では,これらの問題に対処するため,Nature Questionのウィキペディア検索コーパスから皮肉文を合成的に生成する。 次に、これらのパスがRAGパイプラインのレトリバーおよび読取部の性能に与える影響を検証した。 本研究では,サルカズムの存在下での応答の解釈と生成能力を高めるために設計されたプロンプトシステムを導入し,システム全体の性能を向上する。 最後に,本手法の有効性を検証するためにアブレーション研究を行い,RAGシステムにおけるサーカシックコンテンツ処理の改善を実証した。

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