論文の概要: Sufficient Context: A New Lens on Retrieval Augmented Generation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06037v2
• Date: Sat, 07 Dec 2024 04:06:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 16:49:05.389235
• Title: Sufficient Context: A New Lens on Retrieval Augmented Generation Systems
• Title（参考訳）: Sufficient Context:Retrieval Augmented Generation Systemの新しいレンズ
• Authors: Hailey Joren, Jianyi Zhang, Chun-Sung Ferng, Da-Cheng Juan, Ankur Taly, Cyrus Rashtchian,
• Abstract要約: LLMをコンテキストで拡張すると、多くのアプリケーションのパフォーマンスが向上する。 我々は、クエリに答える十分な情報を持つインスタンスを分類すると共に、十分なコンテキストという新しい概念を開発する。 LLMはコンテキストが十分である場合,クエリの応答に優れるが,コンテキストが不適切でない場合,しばしば不適切な回答を出力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.238772793096473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Augmenting LLMs with context leads to improved performance across many applications. Despite much research on Retrieval Augmented Generation (RAG) systems, an open question is whether errors arise because LLMs fail to utilize the context from retrieval or the context itself is insufficient to answer the query. To shed light on this, we develop a new notion of sufficient context, along with a way to classify instances that have enough information to answer the query. We then use sufficient context to analyze several models and datasets. By stratifying errors based on context sufficiency, we find that proprietary LLMs (Gemini, GPT, Claude) excel at answering queries when the context is sufficient, but often output incorrect answers instead of abstaining when the context is not. On the other hand, open-source LLMs (Llama, Mistral, Gemma) hallucinate or abstain often, even with sufficient context. We further categorize cases when the context is useful, and improves accuracy, even though it does not fully answer the query and the model errs without the context. Building on our findings, we explore ways to reduce hallucinations in RAG systems, including a new selective generation method that leverages sufficient context information for guided abstention. Our method improves the fraction of correct answers among times where the model responds by 2-10% for Gemini, GPT, and Gemma.
• Abstract（参考訳）: LLMをコンテキストで拡張すると、多くのアプリケーションのパフォーマンスが向上する。 Retrieval Augmented Generation (RAG)システムに関する多くの研究にもかかわらず、オープンな疑問は、LLMが検索からコンテキストを利用できないか、あるいはクエリに答えるにはコンテキスト自体が不十分であるためにエラーが発生するかどうかである。 これを明らかにするために、クエリに答える十分な情報を持つインスタンスを分類すると共に、十分なコンテキストという新しい概念を開発します。 次に、いくつかのモデルとデータセットを分析するのに十分なコンテキストを使用します。 文脈十分性に基づく誤りの階層化により, 文脈が十分である場合, LLMs (Gemini, GPT, Claude) はクエリの応答に優れるが, 文脈が不適切でない場合, しばしば不適切な回答を出力する。 一方、オープンソースのLLM(Llama, Mistral, Gemma)は、十分なコンテキストであっても、幻覚や棄権を頻繁に行う。 さらに、コンテキストが有用である場合のケースを分類し、コンテキストのないクエリやモデルのerrsを完全に答えていない場合でも、精度を向上する。 本研究は,RAGシステムにおける幻覚の低減を図り,ガイド付き禁忌に十分な文脈情報を活用する新たな選択生成手法を提案する。 提案手法は,Gemini, GPT, Gemmaに対して, モデルが応答する時間間の正解率を2-10%向上させる。

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