論文の概要: Pairing Analogy-Augmented Generation with Procedural Memory for Procedural Q&A

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01344v2
• Date: Mon, 21 Oct 2024 19:49:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 03:23:46.780195
• Title: Pairing Analogy-Augmented Generation with Procedural Memory for Procedural Q&A
• Title（参考訳）: Pairing Analogy-Augmented Generation with Procedural Memory for Procedural Q&A
• Authors: K Roth, Rushil Gupta, Simon Halle, Bang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,LangChainチュートリアルから作成したLCStepという新しい手続き型知識データセットを提案する。 この手続き的知識を活用して新しい課題を解決するために、類推強化世代(AAG)を提案する。 AAGは、過去の経験を同化して馴染みのない問題を解決する人間の能力からインスピレーションを得ている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.509344327269776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models struggle to synthesize disparate pieces of information into a coherent plan when approaching a complex procedural task. In this work, we introduce a novel formalism and structure for such procedural knowledge. Based on this formalism, we present a novel procedural knowledge dataset called LCStep, which we created from LangChain tutorials. To leverage this procedural knowledge to solve new tasks, we propose analogy-augmented generation (AAG), which draws inspiration from the human ability to assimilate past experiences to solve unfamiliar problems. AAG uses a custom procedure memory store to retrieve and adapt specialized domain knowledge to answer new procedural tasks. We demonstrate that AAG outperforms few-shot and RAG baselines on LCStep, RecipeNLG, and CHAMP datasets under a pairwise LLM-based evaluation, corroborated by human evaluation in the case of RecipeNLG.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、複雑な手続き的タスクに近づく際に、異なる情報の断片を一貫性のある計画に合成するのに苦労する。 本稿では,このような手続き的知識のための新しい形式と構造を導入する。 このフォーマリズムに基づいて、LangChainチュートリアルから作成したLCStepと呼ばれる新しい手続き的知識データセットを提示する。 この手続き的知識を活用して新しい課題を解くために、過去の経験を模倣して不慣れな問題を解く人間の能力からインスピレーションを得るアナログ強化世代(AAG)を提案する。 AAGはカスタムプロシージャメモリストアを使用して、特別なドメイン知識を取得し、適応し、新しい手続き的タスクに答える。 AAGはLCStep,RecipeNLG,CHAMPデータセットにおいて,LCStep,RecipeNLG,ChAMPの2方向LCMに基づく評価において,撮影時のRAGベースラインよりも優れており,RecipeNLGの場合は人間による評価で相関することを示した。

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