論文の概要: Context-DPO: Aligning Language Models for Context-Faithfulness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15280v1
- Date: Wed, 18 Dec 2024 04:08:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-23 18:46:08.664747
- Title: Context-DPO: Aligning Language Models for Context-Faithfulness
- Title（参考訳）: Context-DPO: Context-Faithfulnessのための言語モデルの調整
- Authors: Baolong Bi, Shaohan Huang, Yiwei Wang, Tianchi Yang, Zihan Zhang, Haizhen Huang, Lingrui Mei, Junfeng Fang, Zehao Li, Furu Wei, Weiwei Deng, Feng Sun, Qi Zhang, Shenghua Liu,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルの文脈信頼度を高めるためのアライメント手法を提案する。
ConFiQAから提供されたコンテキストの質問に対する忠実で頑健な応答を活用することで、Context-DPOは直接の選好最適化を通じてLLMを調整します。
大規模な実験により、私たちのContext-DPOは、一般的なオープンソースモデルで35%から280%の改善を達成し、コンテキスト忠実性を大幅に改善します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.62221491884353
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reliable responses from large language models (LLMs) require adherence to user instructions and retrieved information. While alignment techniques help LLMs align with human intentions and values, improving context-faithfulness through alignment remains underexplored. To address this, we propose $\textbf{Context-DPO}$, the first alignment method specifically designed to enhance LLMs' context-faithfulness. We introduce $\textbf{ConFiQA}$, a benchmark that simulates Retrieval-Augmented Generation (RAG) scenarios with knowledge conflicts to evaluate context-faithfulness. By leveraging faithful and stubborn responses to questions with provided context from ConFiQA, our Context-DPO aligns LLMs through direct preference optimization. Extensive experiments demonstrate that our Context-DPO significantly improves context-faithfulness, achieving 35% to 280% improvements on popular open-source models. Further analysis demonstrates that Context-DPO preserves LLMs' generative capabilities while providing interpretable insights into context utilization. Our code and data are released at https://github.com/byronBBL/Context-DPO
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)からの信頼性の高い応答は、ユーザ命令の順守と情報検索を必要とする。
アライメント技術は、LLMが人間の意図や価値観と整合するのに役立つが、アライメントによるコンテキストフルネスの改善は未熟なままである。
そこで本稿では,LLMの文脈忠実度を高めるために,最初のアライメント手法である$\textbf{Context-DPO}$を提案する。
このベンチマークは、文脈に忠実さを評価するために、知識の衝突を伴うRAG(Retrieval-Augmented Generation)シナリオをシミュレートする。
ConFiQAから提供されたコンテキストの質問に対する忠実で頑健な応答を活用することで、Context-DPOは直接の選好最適化を通じてLLMを調整します。
大規模な実験により、私たちのContext-DPOは、一般的なオープンソースモデルで35%から280%の改善を達成し、コンテキスト忠実性を大幅に改善します。
さらに分析したところ、Context-DPOはLLMの生成能力を保ちつつ、コンテキスト利用に関する解釈可能な洞察を提供する。
私たちのコードとデータはhttps://github.com/byronBBL/Context-DPOで公開されています。
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