Fugu-MT 論文翻訳(概要): Retriever-and-Memory: Towards Adaptive Note-Enhanced Retrieval-Augmented Generation

論文の概要: Retriever-and-Memory: Towards Adaptive Note-Enhanced Retrieval-Augmented Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08821v1
Date: Fri, 11 Oct 2024 14:03:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 21:45:38.145716
Title: Retriever-and-Memory: Towards Adaptive Note-Enhanced Retrieval-Augmented Generation
Title（参考訳）: Retriever-and-Memory:Adaptive Note-Enhanced Retrieval-Augmented Generation
Authors: Ruobing Wang, Daren Zha, Shi Yu, Qingfei Zhao, Yuxuan Chen, Yixuan Wang, Shuo Wang, Yukun Yan, Zhenghao Liu, Xu Han, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
Abstract要約: 本稿では,複雑なQAタスクに対する適応ノート拡張RAG(Adaptive Note-Enhanced RAG)と呼ばれる汎用RAGアプローチを提案する。具体的には、Adaptive-Noteは、知識の成長に関する包括的な視点を導入し、ノート形式で新しい情報を反復的に収集する。さらに,適切な知識探索を促進するために,適応的な音符ベースの停止探索戦略を用いて,「何を検索し,いつ停止するか」を判断する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 72.70046559930555
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) mitigates issues of the factual errors and hallucinated outputs generated by Large Language Models (LLMs) in open-domain question-answering tasks (OpenQA) via introducing external knowledge. For complex QA, however, existing RAG methods use LLMs to actively predict retrieval timing and directly use the retrieved information for generation, regardless of whether the retrieval timing accurately reflects the actual information needs, or sufficiently considers prior retrieved knowledge, which may result in insufficient information gathering and interaction, yielding low-quality answers. To address these, we propose a generic RAG approach called Adaptive Note-Enhanced RAG (Adaptive-Note) for complex QA tasks, which includes the iterative information collector, adaptive memory reviewer, and task-oriented generator, while following a new Retriever-and-Memory paradigm. Specifically, Adaptive-Note introduces an overarching view of knowledge growth, iteratively gathering new information in the form of notes and updating them into the existing optimal knowledge structure, enhancing high-quality knowledge interactions. In addition, we employ an adaptive, note-based stop-exploration strategy to decide "what to retrieve and when to stop" to encourage sufficient knowledge exploration. We conduct extensive experiments on five complex QA datasets, and the results demonstrate the superiority and effectiveness of our method and its components. The code and data are at https://github.com/thunlp/Adaptive-Note.
Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識の導入を通じて、オープンドメイン質問応答タスク(OpenQA)において、大規模言語モデル(LLM)が生成する事実エラーと幻覚出力の問題を緩和する。しかし、複雑なQAの場合、既存のRAG法ではLSMを用いて検索タイミングを積極的に予測し、検索タイミングが実際の情報要求を正確に反映しているかどうかに関わらず、検索した情報を生成するために直接利用する。そこで本稿では,Retriever-and-Memoryパラダイムに従って,反復情報収集,アダプティブメモリレビュアー,タスク指向ジェネレータを含む複雑なQAタスクに対して,Adaptive Note-Enhanced RAG(Adaptive-Note)と呼ばれる汎用RAGアプローチを提案する。具体的には、Adaptive-Noteは、知識の成長に関する包括的な見解を導入し、ノートの形で新しい情報を反復的に収集し、それらを既存の最適な知識構造に更新し、高品質な知識相互作用を強化する。さらに,適切な知識探索を促進するために,適応的な音符ベースの停止探索戦略を用いて,「何を検索し,いつ停止するか」を判断する。我々は,5つの複雑なQAデータセットについて広範な実験を行い,本手法とその構成要素の優位性と有効性を示した。コードとデータはhttps://github.com/thunlp/Adaptive-Noteにある。

関連論文リスト

Oreo: A Plug-in Context Reconstructor to Enhance Retrieval-Augmented Generation [28.568010424711563]
大規模言語モデル(LLM)は、パラメトリックな知識が限られ、ドメイン固有の専門知識が欠如しているため、幻覚に弱いままである。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、LLMの知識基盤を強化するために外部文書検索を組み込むことによって、この問題に対処する。発電機に供給する前に外部の知識ソースを洗練するためのコンパクトで効率的でプラガブルなモジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-18T16:38:39Z)
Improving Factuality with Explicit Working Memory [68.39261790277615]
大規模な言語モデルは、幻覚として知られる、事実的に不正確なコンテンツを生成することができる。 EWE(Explicit Working Memory)は、外部リソースからのリアルタイムフィードバックを受信するワーキングメモリを統合することで、長文テキスト生成における事実性を高める新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-24T00:55:59Z)
Don't Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks [11.053340674721005]
検索拡張世代(RAG)は,外部知識ソースを統合することで言語モデルを強化する強力なアプローチとして注目されている。本稿では、リアルタイム検索をバイパスする代替パラダイムであるキャッシュ拡張生成(CAG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-20T06:58:32Z)
Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Efficiency in RAG Systems [14.62114319247837]
Retrieval-augmented Generation (RAG)技術は、大規模言語モデル(LLM)のコンテキスト内学習機能を利用して、より正確で関連する応答を生成する。重要なコンポーネントであるQuery Rewriterモジュールは、検索フレンドリーなクエリを生成することで知識検索を強化する。これら4つのRAGモジュールは、RAGシステムの応答品質と効率を相乗的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-15T12:35:00Z)
REAR: A Relevance-Aware Retrieval-Augmented Framework for Open-Domain Question Answering [115.72130322143275]
REAR(Relevance-Aware Retrieval-augmented approach for open-domain Question answering, QA) 我々は,特殊な設計のアセスメントモジュールを組み込むことで,LLMベースのRAGシステムのための新しいアーキテクチャを開発する。オープンドメインの4つのQAタスクの実験では、REARは以前の競争力のあるRAGアプローチよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-27T13:22:51Z)
RetrievalQA: Assessing Adaptive Retrieval-Augmented Generation for Short-form Open-Domain Question Answering [42.66223628527439]
アダプティブ検索拡張生成(ARAG)は、不特定に検索するのではなく、クエリに対する検索の必要性を動的に決定することを目的としている。この研究は、新しい世界とロングテール知識をカバーする1,271の短い形式の質問を含む、RetrievalQAというベンチマークを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:59:04Z)
Corrective Retrieval Augmented Generation [36.04062963574603]
Retrieval-augmented Generation (RAG) は、検索された文書の関連性に大きく依存しており、検索が失敗した場合のモデルがどのように振る舞うかについての懸念を提起する。生成の堅牢性を改善するために,CRAG(Corrective Retrieval Augmented Generation)を提案する。 CRAGはプラグアンドプレイであり、様々なRAGベースのアプローチとシームレスに結合できる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-29T04:36:39Z)
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)
Self-Knowledge Guided Retrieval Augmentation for Large Language Models [59.771098292611846]
大規模言語モデル(LLM)はタスク固有の微調整なしで優れた性能を示す。検索に基づく手法は、非パラメトリックな世界知識を提供し、質問応答のようなタスクのパフォーマンスを向上させることができる。 SKR(Self-Knowledge guided Retrieval augmentation)は、LLMがこれまで遭遇した質問を参照できるようにする、シンプルで効果的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-08T04:22:33Z)
Enhancing Retrieval-Augmented Large Language Models with Iterative Retrieval-Generation Synergy [164.83371924650294]
検索と生成を反復的に同期させるIter-RetGenと呼ばれる手法により,高い性能が得られることを示す。モデル出力は、タスクを完了するために必要なものを示し、より関連する知識を取得するための情報的コンテキストを提供する。 Iter-RetGenプロセスは、すべての知識を全体として取得し、構造的な制約なしに生成時の柔軟性をほとんど保持します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-24T16:17:36Z)

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。