論文の概要: Invar-RAG: Invariant LLM-aligned Retrieval for Better Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07021v2
• Date: Sat, 16 Nov 2024 16:46:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:26:07.459071
• Title: Invar-RAG: Invariant LLM-aligned Retrieval for Better Generation
• Title（参考訳）: Invar-RAG: より良い生成のための不変LLM整列検索
• Authors: Ziwei Liu, Liang Zhang, Qian Li, Jianghua Wu, Guangxu Zhu,
• Abstract要約: Invar-RAGと呼ばれる2段階ファインチューニングアーキテクチャを提案する。 検索段階では、LORAに基づく表現学習を統合してLLMベースの検索器を構築する。 生成段階では、抽出した情報に基づいて回答を生成する際のLCM精度を向上させるための精細調整法が用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.630437906898635
• License:
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) has shown impressive capability in providing reliable answer predictions and addressing hallucination problems. A typical RAG implementation uses powerful retrieval models to extract external information and large language models (LLMs) to generate answers. In contrast, recent LLM-based retrieval has gained attention for its substantial improvements in information retrieval (IR) due to the LLMs' semantic understanding capability. However, directly applying LLM to RAG systems presents challenges. This may cause feature locality problems as massive parametric knowledge can hinder effective usage of global information across the corpus; for example, an LLM-based retriever often inputs document summaries instead of full documents. Moreover, various pre-trained tasks in LLMs introduce variance, further weakening performance as a retriever. To address these issues, we propose a novel two-stage fine-tuning architecture called Invar-RAG. In the retrieval stage, an LLM-based retriever is constructed by integrating LoRA-based representation learning to tackle feature locality issues. To enhance retrieval performance, we develop two patterns (invariant and variant patterns) and an invariance loss to reduce LLM variance. In the generation stage, a refined fine-tuning method is employed to improve LLM accuracy in generating answers based on retrieved information. Experimental results show that Invar-RAG significantly outperforms existing baselines across three open-domain question answering (ODQA) datasets. Code is available in the Supplementary Material for reproducibility.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、信頼性の高い回答予測と幻覚問題への対処能力を示す。 典型的なRAG実装では、強力な検索モデルを使用して外部情報と大きな言語モデル(LLM)を抽出し、回答を生成する。 対照的に、最近のLLMに基づく検索は、LLMの意味理解能力による情報検索(IR)の大幅な改善により注目されている。 しかし、RAGシステムに直接LLMを適用することには課題がある。 例えば、LLMベースのレトリバーは、フルドキュメントの代わりに文書要約をしばしば入力する。 さらに、LLMにおける各種事前訓練タスクは分散を導入し、レトリバーとしての性能をさらに低下させる。 これらの課題に対処するため,Invar-RAGと呼ばれる2段階のファインチューニングアーキテクチャを提案する。 検索段階では、LORAに基づく表現学習を統合して、特徴局所性問題に取り組み、LLMベースの検索器を構築する。 検索性能を向上させるため,LLM分散を低減するために2つのパターン(不変パターンと変動パターン)と不変損失を開発する。 生成段階では、抽出した情報に基づいて回答を生成する際のLCM精度を向上させるための精細調整法が用いられる。 実験の結果,Invar-RAGは3つのオープンドメイン質問応答(ODQA)データセットで既存のベースラインを著しく上回ることがわかった。 コードは再現性のために補足資料で入手できる。

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