論文の概要: Reading with Intent -- Neutralizing Intent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03475v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 02:33:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:57.073860
• Title: Reading with Intent -- Neutralizing Intent
• Title（参考訳）: インテントで読む-中性化インテント
• Authors: Benjamin Reichman, Adar Avsian, Larry Heck,
• Abstract要約: ほとんどのベンチマークでは、Wikipediaのようなテキストは中立的で事実的なトーンで書かれている。 RAGシステムはインターネットベースのコンテンツを検索すると、様々なトーンと言語スタイルのテキストに遭遇する。 Intentタスクによる読み上げは、コンテキストパスのさまざまなトーンがモデルパフォーマンスにどのように影響するかを評価することでこの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7614751781649955
• License:
• Abstract: Queries to large language models (LLMs) can be divided into two parts: the instruction/question and the accompanying context. The context for retrieval-augmented generation (RAG) systems in most benchmarks comes from Wikipedia or Wikipedia-like texts which are written in a neutral and factual tone. However, when RAG systems retrieve internet-based content, they encounter text with diverse tones and linguistic styles, introducing challenges for downstream tasks. The Reading with Intent task addresses this issue by evaluating how varying tones in context passages affect model performance. Building on prior work that focused on sarcasm, we extend this paradigm by constructing a dataset where context passages are transformed to $11$ distinct emotions using a better synthetic data generation approach. Using this dataset, we train an emotion translation model to systematically adapt passages to specified emotional tones. The human evaluation shows that the LLM fine-tuned to become the emotion-translator benefited from the synthetically generated data. Finally, the emotion-translator is used in the Reading with Intent task to transform the passages to a neutral tone. By neutralizing the passages, it mitigates the challenges posed by sarcastic passages and improves overall results on this task by about $3\%$.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)へのクエリは、命令/問い合わせと関連するコンテキストの2つの部分に分けられる。 ほとんどのベンチマークにおける検索拡張生成システム(RAG)のコンテキストは、中立的で事実的なトーンで書かれたウィキペディアやウィキペディア風のテキストから来ている。 しかし、RAGシステムはインターネットベースのコンテンツを検索すると、様々なトーンと言語スタイルのテキストに遭遇し、下流タスクの課題を提起する。 Intentタスクによる読み上げは、コンテキストパスのさまざまなトーンがモデルパフォーマンスにどのように影響するかを評価することでこの問題に対処する。 サルカズムに焦点を当てた事前の作業に基づいて、より優れた合成データ生成アプローチを使用して、コンテキストパスを11ドルの異なる感情に変換するデータセットを構築することで、このパラダイムを拡張します。 このデータセットを用いて感情翻訳モデルを訓練し、特定の感情のトーンにパッセージを体系的に適応させる。 ヒトの評価では、LLMが合成されたデータから得られる感情伝達体となるように微調整されたことが示されている。 最後に、感情伝達器はReading with Intentタスクで、パスを中立的なトーンに変換するために使用される。 通過を中和することで、サーカシックな通過によって生じる課題を緩和し、このタスクの全体的な結果を約$3\%改善する。

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