論文の概要: Pointwise Mutual Information as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07773v2
• Date: Sat, 22 Feb 2025 15:35:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 18:15:43.497938
• Title: Pointwise Mutual Information as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 検索機能強化のためのパフォーマンスゲージとしてのポイントワイド相互情報
• Authors: Tianyu Liu, Jirui Qi, Paul He, Arianna Bisazza, Mrinmaya Sachan, Ryan Cotterell,
• Abstract要約: 文脈と問合せの間のポイントワイドな相互情報は,言語モデルの性能向上に有効な指標であることを示す。 本稿では,文書と質問のポイントワイドな相互情報を利用する2つの手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.28197013467157
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recent work suggests that large language models enhanced with retrieval-augmented generation are easily influenced by the order, in which the retrieved documents are presented to the model when solving tasks such as question answering (QA). However, there is no method to date that exploits this phenomenon to improve generation. We fill this gap. In this study, we show that the pointwise mutual information between a context and a question is an effective gauge for language model performance. Importantly, this gauge does not depend on knowing the answer to the question a priori. Through experiments on two question-answering datasets and a variety of large language models, we find evidence for an empirical correlation between answer accuracy and pointwise mutual information. Additionally, we propose two methods that use the pointwise mutual information between a document and a question as a gauge for selecting and constructing prompts that lead to better performance, whose effectiveness we demonstrate through experimentation.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では,質問応答 (QA) などのタスクを解く際に,検索対象の文書がモデルに提示される順序に,検索拡張によって強化された大規模言語モデルが容易に影響されることが示唆されている。 しかし、この現象を利用して生成を改善する方法は今のところない。 私たちはこのギャップを埋める。 本研究では,文脈と問合せの間のポイントワイドな相互情報が,言語モデルの性能向上に有効な指標であることを示す。 重要なことに、このゲージは質問に対する答えを先入観として知ることには依存しない。 2つの問合せデータセットと多種多様な大言語モデルを用いた実験により,解答精度とポイントワイド相互情報との実証的相関の証拠が得られた。 さらに,提案手法では,文書と質問のポイントワイドな相互情報を,より優れたパフォーマンスをもたらすプロンプトの選択と構築のための指標として用いる方法を提案する。

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