論文の概要: Inference Scaling for Bridging Retrieval and Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10684v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 05:06:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:58:48.510969
• Title: Inference Scaling for Bridging Retrieval and Augmented Generation
• Title（参考訳）: ブリッジ検索と拡張生成のための推論スケーリング
• Authors: Youngwon Lee, Seung-won Hwang, Daniel Campos, Filip Graliński, Zhewei Yao, Yuxiong He,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の出力を操る一般的なアプローチとして、検索拡張世代(RAG)が登場している。 このようなバイアスは、推論スケーリングから、検索されたコンテキストの置換順序からの推論呼び出しの集約まで緩和可能であることを示す。 ROUGE-L は MS MARCO で,EM は HotpotQA ベンチマークで 7 ポイント向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.091086803980765
• License:
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) has emerged as a popular approach to steering the output of a large language model (LLM) by incorporating retrieved contexts as inputs. However, existing work observed the generator bias, such that improving the retrieval results may negatively affect the outcome. In this work, we show such bias can be mitigated, from inference scaling, aggregating inference calls from the permuted order of retrieved contexts. The proposed Mixture-of-Intervention (MOI) explicitly models the debiased utility of each passage with multiple forward passes to construct a new ranking. We also show that MOI can leverage the retriever's prior knowledge to reduce the computational cost by minimizing the number of permutations considered and lowering the cost per LLM call. We showcase the effectiveness of MOI on diverse RAG tasks, improving ROUGE-L on MS MARCO and EM on HotpotQA benchmarks by ~7 points.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、検索したコンテキストを入力として組み込むことで、大きな言語モデル(LLM)の出力を操る一般的なアプローチとして登場した。 しかし, 既存の研究では, 生成バイアスが観察され, 結果の改善が結果に悪影響を及ぼす可能性が示唆された。 本研究では,このようなバイアスを緩和できることを示す。推論スケーリングから,検索したコンテキストの順序の順からの推論呼び出しの集約までである。 提案されたMixture-of-Intervention (MOI) は、新しいランキングを構築するために、各パスの劣化したユーティリティを複数のフォワードパスで明示的にモデル化する。 また、MOIは、LLM呼び出し毎に考慮される置換数を最小限に抑え、コストを下げることで、検索者の事前知識を活用して計算コストを削減できることを示す。 ROUGE-LはMS MARCOで,EMはHotpotQAベンチマークで約7ポイント向上した。

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