論文の概要: Graph Retrieval Augmented Trustworthiness Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12333v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 12:00:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 19:09:05.386024
• Title: Graph Retrieval Augmented Trustworthiness Reasoning
• Title（参考訳）: グラフ検索の信頼性向上
• Authors: Ying Zhu, Shengchang Li, Ziqian Kong, Peilan Xu,
• Abstract要約: エージェントの信頼性推論を促進するために,グラフ検索強化推論(GRATR)フレームワークを導入する。 GRATRは動的信頼性グラフを構築し、明らかな情報でリアルタイムで更新する。 以上の結果から, GRATRは勝利率を30%以上上回り, より優れた推算性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1660282484277826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trustworthiness reasoning is crucial in multiplayer games with incomplete information, enabling agents to identify potential allies and adversaries, thereby enhancing reasoning and decision-making processes. Traditional approaches relying on pre-trained models necessitate extensive domain-specific data and considerable reward feedback, with their lack of real-time adaptability hindering their effectiveness in dynamic environments. In this paper, we introduce the Graph Retrieval Augmented Reasoning (GRATR) framework, leveraging the Retrieval-Augmented Generation (RAG) technique to bolster trustworthiness reasoning in agents. GRATR constructs a dynamic trustworthiness graph, updating it in real-time with evidential information, and retrieves relevant trust data to augment the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs). We validate our approach through experiments on the multiplayer game "Werewolf," comparing GRATR against baseline LLM and LLM enhanced with Native RAG and Rerank RAG. Our results demonstrate that GRATR surpasses the baseline methods by over 30\% in winning rate, with superior reasoning performance. Moreover, GRATR effectively mitigates LLM hallucinations, such as identity and objective amnesia, and crucially, it renders the reasoning process more transparent and traceable through the use of the trustworthiness graph.
• Abstract（参考訳）: 不完全な情報を持つマルチプレイヤーゲームにおいて、信頼できる推論は不可欠であり、エージェントは潜在的な同盟者や敵を識別し、推論と意思決定のプロセスを強化する。 事前訓練されたモデルに依存する従来のアプローチでは、広範囲なドメイン固有データと相当な報奨フィードバックが必要であり、リアルタイム適応性の欠如により、動的環境での有効性が損なわれている。 本稿では,エージェントの信頼性向上にRAG(Retrieval-Augmented Generation)技術を活用するGRATR(Graph Retrieval Augmented Reasoning)フレームワークを提案する。 GRATRは、動的信頼性グラフを構築し、明快な情報でリアルタイムで更新し、関連する信頼データを取得して、Large Language Models(LLMs)の推論能力を増強する。 我々は,マルチプレイヤーゲーム"Werewolf"の実験を通じて,GRATRとNative RAGとRerank RAGを併用したベースラインLLMとLLMを比較し,本手法の有効性を検証した。 その結果, GRATR は勝利率を 30 % 以上上回り, 高い推算性能を示した。 さらに、GRATRは、アイデンティティや目的記憶といったLCM幻覚を効果的に緩和し、重要な点として、信頼性グラフを用いることで、推論プロセスをより透明でトレース可能にする。

関連論文リスト

• Think-on-Graph 2.0: Deep and Interpretable Large Language Model Reasoning with Knowledge Graph-guided Retrieval [7.941658149135079]
  Think-on-Graph 2.0は、知識グラフと質問を一致させ、ナビゲーションツールとして使用する、拡張されたRAGフレームワークである。 KG誘導航法は、論理的整合性を維持するために深海と長距離の関連を育成する。 ToG$2.0$は、LLMの応答の精度と信頼性を改善するだけでなく、ハイブリッド構造化知識システムの可能性も示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T15:20:40Z)
• TRACE: TRansformer-based Attribution using Contrastive Embeddings in LLMs [50.259001311894295]
  TRACE と呼ばれるコントラスト埋め込みを用いた新しいTRansformer-based Attribution フレームワークを提案する。 TRACEは情報源の属性を精度良く改善し,大規模言語モデルの信頼性と信頼性を高める貴重なツールであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T07:19:30Z)
• Relation Extraction with Fine-Tuned Large Language Models in Retrieval Augmented Generation Frameworks [0.0]
  関係抽出(RE)は、構造化されていないデータを知識グラフ(KG)のような構造化形式に変換するために重要である プレトレーニング言語モデル(PLM)を活用した最近の研究は、この分野で大きな成功を収めている。 本研究では、微調整LDMの性能と、Retrieval Augmented-based (RAG) REアプローチへの統合について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T21:27:57Z)
• InstructRAG: Instructing Retrieval-Augmented Generation via Self-Synthesized Rationales [14.655518998487237]
  InstructRAGを提案する。そこでは、LMが自己合成的理性を通して認知過程を明示的に学習する。 インストラクションRAGは追加の監視を必要としないため、予測された回答の検証が容易になる。 実験によると、InstructRAGはトレーニング不要とトレーニング可能な両方のシナリオにおいて、既存のRAGメソッドを一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T15:25:29Z)
• Not All Contexts Are Equal: Teaching LLMs Credibility-aware Generation [47.42366169887162]
  Credibility-Aware Generation (CAG) は、信頼性に基づいて情報を識別・処理する能力を備えたモデルを提供することを目的としている。 提案モデルは,生成に対する信頼性を効果的に理解し活用し,検索強化により他のモデルよりも大幅に優れ,ノイズの多い文書による破壊に対するレジリエンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T07:56:26Z)
• InfoRM: Mitigating Reward Hacking in RLHF via Information-Theoretic Reward Modeling [66.3072381478251]
  Reward Hacking(報酬の過度な最適化)は依然として重要な課題だ。 本稿では,報奨モデル,すなわちInfoRMのためのフレームワークを提案する。 InfoRMの過度な最適化検出機構は、有効であるだけでなく、幅広いデータセットにわたって堅牢であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T17:49:07Z)
• Minimizing Factual Inconsistency and Hallucination in Large Language Models [0.16417409087671928]
  大規模言語モデル(LLM)は医療、教育、金融といった重要な分野で広く使われている。 本稿では,まず理性を生成する多段階フレームワークを提案する。 当社のフレームワークは,OpenAI GPT-3.5-turboの信頼性を14～25%向上し,2つのデータセットに対して16～22%向上させることで,従来の検索拡張生成(RAG)を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T09:58:39Z)
• Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection [74.51523859064802]
  我々は、自己回帰検索拡張生成(Self-RAG)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。 自己RAGは、検索と自己回帰によってLMの品質と事実性を高める。 様々なタスクセットにおいて、最先端のLCMや検索強化モデルよりも大幅に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T18:18:32Z)
• Client-side Gradient Inversion Against Federated Learning from Poisoning [59.74484221875662]
  フェデレートラーニング(FL)により、分散参加者は、データを中央サーバに直接共有することなく、グローバルモデルをトレーニングできる。 近年の研究では、FLは元のトレーニングサンプルの再構築を目的とした勾配反転攻撃(GIA)に弱いことが判明している。 本稿では,クライアント側から起動可能な新たな攻撃手法であるクライアント側中毒性グレーディエント・インバージョン(CGI)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T03:48:27Z)
• Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial expression recognition [94.56304526014875]
  表情認識のためのSFUDA法を提案する。 本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。 提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T08:24:50Z)

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。