論文の概要: Towards Building a Robust Knowledge Intensive Question Answering Model with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05385v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 07:32:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 15:30:45.231738
• Title: Towards Building a Robust Knowledge Intensive Question Answering Model with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたロバストな知識集中型質問応答モデルの構築に向けて
• Authors: Hong Xingyun Hong, Shao Yan Shao, Wang Zhilin Wang, Duan Manni Duan, Jin Xiongnan,
• Abstract要約: 抽出された情報におけるノイズや誤差の存在は、LLMの堅牢性に課題をもたらす。 ノイズの多い外部情報によるモデル精度低下の問題に対処するため,データ拡張に基づく微調整手法を提案する。 我々は既存のLCMと我々のアプローチの両方で実験を行い、その結果をGPT-4で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of LLMs has greatly enhanced the intelligence and fluency of question answering, while the emergence of retrieval enhancement has enabled models to better utilize external information. However, the presence of noise and errors in retrieved information poses challenges to the robustness of LLMs. In this work, to evaluate the model's performance under multiple interferences, we first construct a dataset based on machine reading comprehension datasets simulating various scenarios, including critical information absence, noise, and conflicts. To address the issue of model accuracy decline caused by noisy external information, we propose a data augmentation-based fine-tuning method to enhance LLM's robustness against noise. Additionally, contrastive learning approach is utilized to preserve the model's discrimination capability of external information. We have conducted experiments on both existing LLMs and our approach, the results are evaluated by GPT-4, which indicates that our proposed methods improve model robustness while strengthening the model's discrimination capability.
• Abstract（参考訳）: LLMの開発は質問応答のインテリジェンスと流布度を大幅に向上させ、検索強化の出現により、モデルが外部情報をよりよく活用できるようになった。 しかし、抽出された情報にノイズや誤りがあることは、LLMの堅牢性に困難をもたらす。 本研究では、複数の干渉下でモデルの性能を評価するために、まず、クリティカル情報欠如、ノイズ、コンフリクトなど、さまざまなシナリオをシミュレートした機械学習理解データセットに基づいてデータセットを構築する。 ノイズのある外部情報によるモデル精度低下の問題に対処するため,LLMのノイズに対する頑健性を高めるためのデータ拡張に基づく微調整手法を提案する。 さらに,外部情報の識別能力を維持するために,コントラスト学習手法を用いる。 その結果,提案手法はモデルの識別能力を高めつつ,モデルロバスト性を向上させることが示唆された。

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