論文の概要: Calibrated Decision-Making through LLM-Assisted Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08891v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 06:41:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 09:02:06.368390
• Title: Calibrated Decision-Making through LLM-Assisted Retrieval
• Title（参考訳）: LLM支援検索による校正意思決定
• Authors: Chaeyun Jang, Hyungi Lee, Seanie Lee, Juho Lee,
• Abstract要約: 大きな言語モデルが自信を持って誤った情報を提供すると、人間に最適な決定を下すことになる。 本稿では,検索した文書から得られる決定が適切に校正されることを保証するために,キャリブレーション型検索生成(CalibRAG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.14260990790119
• License:
• Abstract: Recently, large language models (LLMs) have been increasingly used to support various decision-making tasks, assisting humans in making informed decisions. However, when LLMs confidently provide incorrect information, it can lead humans to make suboptimal decisions. To prevent LLMs from generating incorrect information on topics they are unsure of and to improve the accuracy of generated content, prior works have proposed Retrieval Augmented Generation (RAG), where external documents are referenced to generate responses. However, traditional RAG methods focus only on retrieving documents most relevant to the input query, without specifically aiming to ensure that the human user's decisions are well-calibrated. To address this limitation, we propose a novel retrieval method called Calibrated Retrieval-Augmented Generation (CalibRAG), which ensures that decisions informed by the retrieved documents are well-calibrated. Then we empirically validate that CalibRAG improves calibration performance as well as accuracy, compared to other baselines across various datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLMs) は様々な意思決定タスクのサポートに利用され,人間による情報的意思決定を支援している。 しかし、LCMが自信を持って誤った情報を提供すると、人間に最適な決定を下すことになる。 LLMが不確実なトピックに関する誤った情報を生成するのを防ぎ、生成したコンテンツの精度を向上させるために、従来の研究では、外部文書を参照して応答を生成する検索拡張生成(RAG)が提案されている。 しかしながら、従来のRAG手法は、入力クエリに最も関係のある文書を検索することのみに重点を置いており、具体的には、人間のユーザの判断が適切に校正されていることを確実にすることを目的としていない。 この制限に対処するために、検索された文書から得られる決定が適切に校正されることを保証するCalibrated Retrieval-Augmented Generation (CalibRAG) と呼ばれる新しい検索手法を提案する。 次に,CalibRAGがキャリブレーション性能と精度を向上させることを実証的に検証した。

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