論文の概要: Mitigating Hallucination with ZeroG: An Advanced Knowledge Management Engine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05936v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 19:47:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:12:28.601827
• Title: Mitigating Hallucination with ZeroG: An Advanced Knowledge Management Engine
• Title（参考訳）: ZeroGによる幻覚の緩和 - 高度な知識管理エンジン
• Authors: Anantha Sharma, Sheeba Elizabeth John, Fatemeh Rezapoor Nikroo, Krupali Bhatt, Mrunal Zambre, Aditi Wikhe,
• Abstract要約: デジタル文書は、効率的な管理と知識抽出において重要な課題を提示する。 革新的なアプローチであるZeroGは、知識蒸留を活用し、モデル性能を向上させるために迅速なチューニングを行うことによって、これらの課題を著しく軽減する。 ZeroGはより小さなモデルを使用し、より大きな教師モデルの振る舞いを再現し、文脈的に関連し、接地された応答を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The growth of digital documents presents significant challenges in efficient management and knowledge extraction. Traditional methods often struggle with complex documents, leading to issues such as hallucinations and high latency in responses from Large Language Models (LLMs). ZeroG, an innovative approach, significantly mitigates these challenges by leveraging knowledge distillation and prompt tuning to enhance model performance. ZeroG utilizes a smaller model that replicates the behavior of a larger teacher model, ensuring contextually relevant and grounded responses, by employing a black-box distillation approach, it creates a distilled dataset without relying on intermediate features, optimizing computational efficiency. This method significantly enhances accuracy and reduces response times, providing a balanced solution for modern document management. Incorporating advanced techniques for document ingestion and metadata utilization, ZeroG improves the accuracy of question-and-answer systems. The integration of graph databases and robust metadata management further streamlines information retrieval, allowing for precise and context-aware responses. By transforming how organizations interact with complex data, ZeroG enhances productivity and user experience, offering a scalable solution for the growing demands of digital document management.
• Abstract（参考訳）: デジタル文書の成長は、効率的な管理と知識抽出において大きな課題を呈している。 従来の手法は複雑なドキュメントに苦しむことが多く、幻覚やLLM(Large Language Models)からの応答の遅延などの問題に繋がる。 革新的なアプローチであるZeroGは、知識蒸留を活用し、モデル性能を向上させるために迅速なチューニングを行うことによって、これらの課題を著しく軽減する。 ZeroGは、より小さなモデルを利用して、より大きな教師モデルの振る舞いを再現し、ブラックボックス蒸留手法を用いて、中間的な特徴に頼らずに蒸留データセットを作成し、計算効率を最適化する。 この方法は精度を大幅に向上させ、応答時間を短縮し、現代文書管理のためのバランスのとれたソリューションを提供する。 文書の取り込みとメタデータ利用の高度な手法を取り入れたZeroGは,質問応答システムの精度を向上させる。 グラフデータベースとロバストなメタデータ管理の統合により、情報検索はさらに合理化され、正確でコンテキスト対応の応答が可能になる。 企業が複雑なデータと対話する方法を変えることで、ZeroGは生産性とユーザエクスペリエンスを高め、デジタルドキュメント管理の需要が増大する中でスケーラブルなソリューションを提供する。

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