論文の概要: Trustful LLMs: Customizing and Grounding Text Generation with Knowledge Bases and Dual Decoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07870v2
• Date: Wed, 13 Nov 2024 23:02:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 11:44:55.921160
• Title: Trustful LLMs: Customizing and Grounding Text Generation with Knowledge Bases and Dual Decoders
• Title（参考訳）: Trustful LLMs: 知識ベースとデュアルデコーダによるテキスト生成のカスタマイズとグラウンド化
• Authors: Xiaofeng Zhu, Jaya Krishna Mandivarapu,
• Abstract要約: 本稿では,RAGコンテキストにおける知識三重項を利用して幻覚を補正する後処理アルゴリズムを提案する。 また、RAGコンテキストを融合して生成プロセスを導出するデュアルデコーダモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.929519489554968
• License:
• Abstract: Although people are impressed by the content generation skills of large language models, the use of LLMs, such as ChatGPT, is limited by the domain grounding of the content. The correctness and groundedness of the generated content need to be based on a verified context, such as results from Retrieval-Augmented Generation (RAG). One important issue when adapting LLMs to a customized domain is that the generated responses are often incomplete, or the additions are not verified and may even be hallucinated. Prior studies on hallucination detection have focused on evaluation metrics, which are not easily adaptable to dynamic domains and can be vulnerable to attacks like jail-breaking. In this work, we propose 1) a post-processing algorithm that leverages knowledge triplets in RAG context to correct hallucinations and 2) a dual-decoder model that fuses RAG context to guide the generation process.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルのコンテンツ生成スキルに人々は感銘を受けていますが、ChatGPTのようなLLMの使用は、コンテンツのドメイン基盤によって制限されています。 生成したコンテンツの正確さと基盤性は、Retrieval-Augmented Generation (RAG) の結果など、検証済みのコンテキストに基づく必要がある。 カスタマイズされたドメインにLLMを適用する際の重要な問題のひとつは、生成された応答が不完全である場合や、追加が検証されず、幻覚される可能性があることである。 幻覚検出の以前の研究は、動的ドメインに容易に適応できず、脱獄のような攻撃に対して脆弱な評価指標に焦点を当てていた。 本研究で提案する 1)RAGコンテキストにおける知識三重項を利用して幻覚を補正する後処理アルゴリズム 2) 生成プロセスを導くためにRAGコンテキストを融合するデュアルデコーダモデル。

関連論文リスト

• SimRAG: Self-Improving Retrieval-Augmented Generation for Adapting Large Language Models to Specialized Domains [45.349645606978434]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は大規模言語モデル(LLM)の質問応答能力を向上させる しかし、科学や医学などの専門分野に汎用的なRAGシステムを適用することは、分散シフトやドメイン固有のデータへのアクセス制限など、ユニークな課題を生んでいる。 ドメイン適応のための質問応答と質問生成のジョイント機能を備えた自己学習手法であるSimRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T15:24:16Z)
• Domain-Specific Retrieval-Augmented Generation Using Vector Stores, Knowledge Graphs, and Tensor Factorization [7.522493227357079]
  大規模言語モデル(LLM)は大規模コーパスで事前訓練されている。 LLMは幻覚、知識の遮断、知識の帰属の欠如に悩まされる。 SMART-SLICはドメイン固有のLLMフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T17:40:55Z)
• GEM-RAG: Graphical Eigen Memories For Retrieval Augmented Generation [3.2027710059627545]
  検索拡張生成のためのグラフィカル固有メモリ(GEM-RAG)について紹介する。 GEM-RAG は LLM が生成したユーティリティの質問を与えられたテキストコーパスにタグ付けすることで機能する。 我々は,UnifiedQA と GPT-3.5 Turbo を LLM として,SBERT を用いた GEM-RAG と OpenAI のテキストエンコーダを2つの標準QA タスクで評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T21:42:47Z)
• Ground Every Sentence: Improving Retrieval-Augmented LLMs with Interleaved Reference-Claim Generation [51.8188846284153]
  RAGは大規模言語モデル(LLM)を強化するために広く採用されている。 分散テキスト生成(ATG)が注目され、RAGにおけるモデルの応答をサポートするための引用を提供する。 本稿では,ReClaim(Refer & Claim)と呼ばれる詳細なATG手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T20:47:47Z)
• Enhancing Contextual Understanding in Large Language Models through Contrastive Decoding [9.2433070542025]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成時に入力コンテキストを不適切に統合する傾向がある。 本稿では, 逆無関係なパスを負のサンプルとして, コントラストデコーディングを統合する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-04T20:38:41Z)
• Prompt Perturbation in Retrieval-Augmented Generation based Large Language Models [9.688626139309013]
  Retrieval-Augmented Generationは、大規模言語モデルからテキスト生成の信頼性を向上させる手段として考えられている。 本研究では,プロンプトに短い接頭辞を挿入しても,実際の正解から遠く離れたアウトプットを生成することを発見した。 グラディエントガイドプロンプト摂動法(Gradient Guided Prompt Perturbation)と呼ばれる新しい最適化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-11T12:25:41Z)
• DIVKNOWQA: Assessing the Reasoning Ability of LLMs via Open-Domain Question Answering over Knowledge Base and Text [73.68051228972024]
  大きな言語モデル(LLM)は印象的な生成能力を示すが、内部知識に依存すると幻覚に悩まされる。 検索拡張LDMは、外部知識においてLLMを基盤とする潜在的な解決策として出現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T04:37:57Z)
• Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection [74.51523859064802]
  我々は、自己回帰検索拡張生成(Self-RAG)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。 自己RAGは、検索と自己回帰によってLMの品質と事実性を高める。 様々なタスクセットにおいて、最先端のLCMや検索強化モデルよりも大幅に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T18:18:32Z)
• DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models [79.01926242857613]
  大型言語モデル(LLM)は幻覚を起こす傾向があり、事前訓練中に見られる事実から逸脱した内容を生成する。 事前学習したLLMによる幻覚を低減するための簡単な復号法を提案する。 コントラスティング・レイヤ(DoLa)アプローチによるこのデコーディングは,事実知識をよりよく提示し,誤った事実の生成を減らすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T17:45:31Z)
• Check Your Facts and Try Again: Improving Large Language Models with External Knowledge and Automated Feedback [127.75419038610455]
  大規模言語モデル(LLM)は、ダウンストリームタスクの多くに対して、人間のような、流動的な応答を生成することができる。 本稿では,プラグ・アンド・プレイモジュールのセットでブラックボックスのLSMを増強するLSM-Augmenterシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-24T18:48:43Z)
• MuRAG: Multimodal Retrieval-Augmented Generator for Open Question Answering over Images and Text [58.655375327681774]
  我々は,Multimodal Retrieval-Augmented Transformer (MuRAG)を提案する。 MuRAGは外部の非パラメトリックマルチモーダルメモリにアクセスして言語生成を増強する。 以上の結果から, MuRAGは最先端の精度を達成し, 既存のモデルよりも10～20%精度が高いことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T13:58:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。