論文の概要: An Evaluation Framework for Attributed Information Retrieval using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08014v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 12:57:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 15:56:10.629886
• Title: An Evaluation Framework for Attributed Information Retrieval using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた分散情報検索のための評価フレームワーク
• Authors: Hanane Djeddal, Pierre Erbacher, Raouf Toukal, Laure Soulier, Karen Pinel-Sauvagnat, Sophia Katrenko, Lynda Tamine,
• Abstract要約: 本稿では,属性情報検索の評価とベンチマークを行うフレームワークを提案する。 属性付き情報探索データセットであるHAGRIDを用いた実験では、さまざまなシナリオが回答の正しさと帰属性に与える影響が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.216296688442701
• License:
• Abstract: With the growing success of Large Language models (LLMs) in information-seeking scenarios, search engines are now adopting generative approaches to provide answers along with in-line citations as attribution. While existing work focuses mainly on attributed question answering, in this paper, we target information-seeking scenarios which are often more challenging due to the open-ended nature of the queries and the size of the label space in terms of the diversity of candidate-attributed answers per query. We propose a reproducible framework to evaluate and benchmark attributed information seeking, using any backbone LLM, and different architectural designs: (1) Generate (2) Retrieve then Generate, and (3) Generate then Retrieve. Experiments using HAGRID, an attributed information-seeking dataset, show the impact of different scenarios on both the correctness and attributability of answers.
• Abstract（参考訳）: 情報検索のシナリオにおけるLarge Language Model (LLMs) の成功により、検索エンジンは、帰属としてインライン引用と共に回答を提供するための生成的アプローチを採用しつつある。 既存の研究は主に属性付き質問応答に焦点を当てているが、本論文では、クエリのオープンな性質とラベル空間の大きさにより、クエリごとの候補対応回答の多様性の観点から、より困難な情報探索シナリオを目標としている。 本稿では,(1)生成,(2)生成,(3)生成,(3)生成,(3)検索,といったアーキテクチャ設計を用いて,属性付き情報検索,任意のバックボーンLLMの使用,および異なるアーキテクチャ設計の評価とベンチマークを行うための再現可能なフレームワークを提案する。 属性付き情報探索データセットであるHAGRIDを用いた実験は、回答の正しさと帰属性の両方に異なるシナリオの影響を示す。

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