論文の概要: RAC: Efficient LLM Factuality Correction with Retrieval Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15667v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 06:11:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:58.923342
• Title: RAC: Efficient LLM Factuality Correction with Retrieval Augmentation
• Title（参考訳）: RAC:検索機能強化による効率の良いLCM顔補正
• Authors: Changmao Li, Jeffrey Flanigan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の自然言語処理(NLP)タスクにおいて印象的な結果を示すが、しばしば事実的に誤った出力を生成することができる。 本稿では,簡単な低遅延後補正手法である textbfRetrieval Augmented Correction (RAC) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.207682890286957
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) exhibit impressive results across a wide range of natural language processing (NLP) tasks, yet they can often produce factually incorrect outputs. This paper introduces a simple but effective low-latency post-correction method, \textbf{Retrieval Augmented Correction (RAC)}, aimed at enhancing the factual performance of LLMs without requiring additional fine-tuning. Our method is general and can be used with any instruction-tuned LLM, and has greatly reduced latency compared to prior approaches. RAC decomposes the LLM's output into atomic facts and applies a fine-grained verification and correction process with retrieved content to verify and correct the LLM-generated output. Our extensive experiments show that RAC yields up to 30\% improvements over state-of-the-art baselines across two popular factuality evaluation datasets, validating its efficacy and robustness in both with and without the integration of Retrieval-Augmented Generation (RAG) across different LLMs.\footnote{Our code is at \url{https://github.com/jlab-nlp/Retrieval-Augmented-Correction}}
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の自然言語処理(NLP)タスクにおいて印象的な結果を示すが、しばしば事実的に誤った出力を生成することができる。 本稿では,LLMの実際の性能向上を目的とした簡易かつ効果的な低遅延後補正法である \textbf{Retrieval Augmented Correction (RAC) を提案する。 提案手法は汎用的であり,任意の命令調整 LLM で使用することができる。 RAC は LLM の出力をアトミックな事実に分解し、検索した内容の詳細な検証と修正プロセスを適用して LLM 生成した出力を検証・修正する。 我々の広範な実験により、RACは2つの一般的な事実評価データセットに対して最先端のベースラインを最大30%改善し、その有効性とロバスト性は異なるLLM間でRAG(Retrieval-Augmented Generation)を統合することにより検証できることがわかった。 \footnote{Our code is at \url{https://github.com/jlab-nlp/Retrieval-Augmented-Correction}}

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