論文の概要: Provenance: A Light-weight Fact-checker for Retrieval Augmented LLM Generation Output

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01022v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 20:44:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:48:10.565568
• Title: Provenance: A Light-weight Fact-checker for Retrieval Augmented LLM Generation Output
• Title（参考訳）: Provenance: 検索用軽量Fact-checker
• Authors: Hithesh Sankararaman, Mohammed Nasheed Yasin, Tanner Sorensen, Alessandro Di Bari, Andreas Stolcke,
• Abstract要約: 検索強化生成(RAG)から非実効出力を検出する軽量な手法を提案する。 私たちは、二項決定を下すためにしきい値にできる事実性スコアを計算します。 実験の結果, ROC曲線 (AUC) の下では, 関連するオープンソースデータセットの広範囲にわたって高い面積を示すことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.893971654861424
• License:
• Abstract: We present a light-weight approach for detecting nonfactual outputs from retrieval-augmented generation (RAG). Given a context and putative output, we compute a factuality score that can be thresholded to yield a binary decision to check the results of LLM-based question-answering, summarization, or other systems. Unlike factuality checkers that themselves rely on LLMs, we use compact, open-source natural language inference (NLI) models that yield a freely accessible solution with low latency and low cost at run-time, and no need for LLM fine-tuning. The approach also enables downstream mitigation and correction of hallucinations, by tracing them back to specific context chunks. Our experiments show high area under the ROC curve (AUC) across a wide range of relevant open source datasets, indicating the effectiveness of our method for fact-checking RAG output.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,検索拡張生成(RAG)から非実効出力を検出する軽量な手法を提案する。 LLMに基づく質問応答,要約,その他のシステムの結果を確認するための二項決定を下すために,文脈と提案出力をしきい値とする事実度スコアを算出する。 LLM自体に依存している事実チェックとは異なり、我々はコンパクトでオープンソースな自然言語推論(NLI)モデルを使用しており、低レイテンシで実行時に低コストで、LLMの微調整は不要である。 このアプローチはまた、特定のコンテキストチャンクに追跡することで、幻覚の下流での緩和と修正を可能にする。 実験により, ROC曲線(AUC)の下では, 関連するオープンソースデータセットの広範囲にわたって高い面積が示され, 実測的なRAG出力の有効性が示唆された。

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