論文の概要: AssistRAG: Boosting the Potential of Large Language Models with an Intelligent Information Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06805v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 09:03:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:12:32.549985
• Title: AssistRAG: Boosting the Potential of Large Language Models with an Intelligent Information Assistant
• Title（参考訳）: AssistRAG:知能情報アシスタントによる大規模言語モデルの可能性向上
• Authors: Yujia Zhou, Zheng Liu, Zhicheng Dou,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは「幻覚」として知られる事実的に誤った情報を生成する これらの課題に対処するため、我々はAssistRAG(AssistRAG)を用いた検索生成支援システムを提案する。 このアシスタントは、ツールの使用、アクションの実行、メモリ構築、プラン仕様を通じて、メモリと知識を管理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.366991558162695
• License:
• Abstract: The emergence of Large Language Models (LLMs) has significantly advanced natural language processing, but these models often generate factually incorrect information, known as "hallucination". Initial retrieval-augmented generation (RAG) methods like the "Retrieve-Read" framework was inadequate for complex reasoning tasks. Subsequent prompt-based RAG strategies and Supervised Fine-Tuning (SFT) methods improved performance but required frequent retraining and risked altering foundational LLM capabilities. To cope with these challenges, we propose Assistant-based Retrieval-Augmented Generation (AssistRAG), integrating an intelligent information assistant within LLMs. This assistant manages memory and knowledge through tool usage, action execution, memory building, and plan specification. Using a two-phase training approach, Curriculum Assistant Learning and Reinforced Preference Optimization. AssistRAG enhances information retrieval and decision-making. Experiments show AssistRAG significantly outperforms benchmarks, especially benefiting less advanced LLMs, by providing superior reasoning capabilities and accurate responses.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の出現は、かなり先進的な自然言語処理を持つが、これらのモデルは「ハロシン化(hallucination)」として知られる事実的に誤った情報を生成することが多い。 Retrieve-Read"フレームワークのような初期検索拡張生成(RAG)メソッドは複雑な推論タスクには不十分だった。 その後のプロンプトベースのRAG戦略とSFT(Supervised Fine-Tuning)手法により性能は向上したが、頻繁な再訓練が必要となり、基礎的LLM能力の変更のリスクがあった。 これらの課題に対処するため、我々は、LLMにインテリジェント情報アシスタントを統合するAssistRAG(AssistRAG)を提案する。 このアシスタントは、ツールの使用、アクションの実行、メモリ構築、プラン仕様を通じて、メモリと知識を管理する。 2段階の学習手法を用いて、カリキュラムアシスタント学習と強化された選好最適化を行う。 AssistRAGは情報検索と意思決定を強化する。 実験の結果、AssistRAGはより優れた推論能力と正確な応答を提供することで、ベンチマーク、特により進歩の少ないLLMの利点を著しく上回っている。

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