論文の概要: \textsc{Long$^2$RAG}: Evaluating Long-Context \& Long-Form Retrieval-Augmented Generation with Key Point Recall

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23000v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 13:29:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:28:13.207671
• Title: \textsc{Long$^2$RAG}: Evaluating Long-Context \& Long-Form Retrieval-Augmented Generation with Key Point Recall
• Title（参考訳）: \textsc{Long$^2$RAG}:キーポイントリコールによるLong-Context \とLong-Form Retrieval-Augmented生成の評価
• Authors: Zehan Qi, Rongwu Xu, Zhijiang Guo, Cunxiang Wang, Hao Zhang, Wei Xu,
• Abstract要約: textscLong$2$RAGベンチマークとKey Point Recall(textitKPR)メトリクスを導入します。 textscLong$2$RAGは10のドメインと8のカテゴリにまたがる280の質問からなる。 textitKPRは、LLMが検索した文書から抽出したキーポイントを生成された応答に組み込む範囲を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.048932795143976
• License:
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) is a promising approach to address the limitations of fixed knowledge in large language models (LLMs). However, current benchmarks for evaluating RAG systems suffer from two key deficiencies: (1) they fail to adequately measure LLMs' capability in handling \emph{long-context retrieval} due to a lack of datasets that reflect the characteristics of retrieved documents, and (2) they lack a comprehensive evaluation method for assessing LLMs' ability to generate \emph{long-form responses} that effectively exploits retrieved information. To address these shortcomings, we introduce the \textsc{Long$^2$RAG} benchmark and the Key Point Recall (\textit{KPR}) metric. \textsc{Long$^2$RAG} comprises 280 questions spanning 10 domains and across 8 question categories, each associated with 5 retrieved documents with an average length of 2,444 words. \textit{KPR} evaluates the extent to which LLMs incorporate key points extracted from the retrieved documents into their generated responses, providing a more nuanced assessment of their ability to exploit retrieved information. Our dataset and scripts are available at https://github.com/QZH-777/longrag.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル(LLM)における固定知識の限界に対処するための有望なアプローチである。 しかし,現在のRAGシステム評価ベンチマークでは,検索した文書の特徴を反映したデータセットの欠如や,検索した情報を効果的に活用する「emph{long-form response"」の生成能力を評価するための総合的な評価手法が欠如していること,という2つの問題点が指摘されている。 これらの欠点に対処するために、 \textsc{Long$^2$RAG} ベンチマークと Key Point Recall (\textit{KPR}) メトリックを導入する。 \textsc{Long$^2$RAG}は10のドメインにまたがって8のカテゴリにまたがる280の質問からなる。 textit{KPR} は、LLM が検索した文書から抽出したキーポイントを生成した応答に組み込む範囲を評価し、検索した情報を利用する能力をより微妙に評価する。 データセットとスクリプトはhttps://github.com/QZH-777/longrag.comから入手可能です。

関連論文リスト

• LongRAG: A Dual-Perspective Retrieval-Augmented Generation Paradigm for Long-Context Question Answering [27.114593394058144]
  LongRAGはLCQAのための汎用的で双対的かつ堅牢なLCMベースのRAGシステムパラダイムである。 LongRAGは長文LLM(6.94%増)、アドバンストRAG(6.16%増)、バニラRAG(17.25%増)を大きく上回る
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T17:24:58Z)
• Leave No Document Behind: Benchmarking Long-Context LLMs with Extended Multi-Doc QA [71.04146366608904]
  長いコンテキストモデリング能力は広く注目を集めており、超コンテキストウィンドウを持つLarge Language Models (LLMs) の出現につながっている。 拡張多文書質問応答(QA)によって現実的なシナリオに整合する新しい長文ベンチマークであるLoongを提案する。 Loong氏は、Spotlight Locating, Comparison, Clustering, Chain of Reasoningという、コンテキスト長の4つのタスクを紹介している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T09:42:56Z)
• DR-RAG: Applying Dynamic Document Relevance to Retrieval-Augmented Generation for Question-Answering [4.364937306005719]
  RAGは最近、質問応答(QA)のような知識集約的なタスクにおいて、LLM(Large Language Models)のパフォーマンスを実証した。 重要な文書とクエリの間には関連性が低いものの,文書の一部とクエリを組み合わせることで,残りの文書を検索できることがわかった。 文書検索のリコールと回答の精度を向上させるために,DR-RAG(Dynamic-Relevant Retrieval-Augmented Generation)と呼ばれる2段階検索フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T15:15:33Z)
• SuRe: Summarizing Retrievals using Answer Candidates for Open-domain QA of LLMs [85.54906813106683]
  大規模言語モデル(LLM)を用いたオープンドメイン質問応答(ODQA)の簡易かつ効果的なフレームワークを提案する。 SuRe は LLM が与えられた質問に対するより正確な回答を予測するのに役立つ。 様々なODQAベンチマークの実験結果はSuReの優位性を示し、標準的なプロンプトアプローチよりも4.6%、F1スコアが4.0%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T01:15:54Z)
• Ada-LEval: Evaluating long-context LLMs with length-adaptable benchmarks [76.43527940649939]
  大規模言語モデル(LLM)の長文理解を評価するベンチマークであるAda-LEvalを紹介する。 Ada-LEvalにはTSortとBestAnswerという2つの挑戦的なサブセットが含まれている。 Ada-LEvalを用いた4つの最先端クローズドソースAPIモデルと6つのオープンソースモデルを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T17:30:48Z)
• Improving Retrieval for RAG based Question Answering Models on Financial Documents [0.046603287532620746]
  本稿では,RAGパイプラインの既存の制約について検討し,テキスト検索の方法を紹介する。 高度なチャンキングテクニック、クエリ拡張、メタデータアノテーションの組み込み、再ランク付けアルゴリズムの適用、埋め込みアルゴリズムの微調整などの戦略を練っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-23T00:49:40Z)
• LooGLE: Can Long-Context Language Models Understand Long Contexts? [46.143956498529796]
  LooGLEは、大規模言語モデルの長いコンテキスト理解のためのベンチマークである。 2022年以降に比較的新しい文書が登場し、1ドキュメントあたり24,000以上のトークンと、さまざまな領域にまたがる6,000の新たな質問が提供されている。 LooGLEにおける8つの最先端LCMの評価から,重要な所見が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-08T01:45:37Z)
• 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)
• Benchmarking Large Language Models in Retrieval-Augmented Generation [53.504471079548]
  大規模言語モデルに対する検索拡張生成の影響を系統的に検討する。 我々は、RAGに必要な4つの基本能力で、異なる大規模言語モデルの性能を解析する。 RGB(Retrieval-Augmented Generation Benchmark)は、英語と中国語の両方でRAG評価を行うための新しいコーパスである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T08:28:44Z)
• L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models [91.05820785008527]
  長い文脈言語モデル(LCLM)のより標準化された評価を行うためにL-Evalを提案する。 20のサブタスク、508の長いドキュメント、2000以上の人間ラベルのクエリ応答対を含む新しい評価スイートを構築した。 その結果、一般的なn-gramマッチングの指標は人間の判断とよく相関しないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T17:59:41Z)

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。