Fugu-MT 論文翻訳(概要): Retrieval-Augmented Generation by Evidence Retroactivity in LLMs

論文の概要: Retrieval-Augmented Generation by Evidence Retroactivity in LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05475v1
Date: Tue, 07 Jan 2025 08:57:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-13 15:28:37.007836
Title: Retrieval-Augmented Generation by Evidence Retroactivity in LLMs
Title（参考訳）: LLMにおけるエビデンス反応による検索増強生成
Authors: Liang Xiao, Wen Dai, Shuai Chen, Bin Qin, Chongyang Shi, Haopeng Jing, Tianyu Guo,
Abstract要約: Retroactive Retrieval-Augmented Generation(Retroactive Retrieval-Augmented Generation)は、レトロアクティブ推論パラダイムを構築するための新しいフレームワークである。 RetroRAGは証拠を修正・更新し、推論チェーンを正しい方向にリダイレクトする。経験的評価は、RetroRAGが既存の手法よりも優れていることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.122314663040726
License:
Abstract: Retrieval-augmented generation has gained significant attention due to its ability to integrate relevant external knowledge, enhancing the accuracy and reliability of the LLMs' responses. Most of the existing methods apply a dynamic multiple retrieval-generating process, to address multi-hop complex questions by decomposing them into sub-problems. However, these methods rely on an unidirectional forward reasoning paradigm, where errors from insufficient reasoning steps or inherent flaws in current retrieval systems are irreversible, potentially derailing the entire reasoning chain. For the first time, this work introduces Retroactive Retrieval-Augmented Generation (RetroRAG), a novel framework to build a retroactive reasoning paradigm. RetroRAG revises and updates the evidence, redirecting the reasoning chain to the correct direction. RetroRAG constructs an evidence-collation-discovery framework to search, generate, and refine credible evidence. It synthesizes inferential evidence related to the key entities in the question from the existing source knowledge and formulates search queries to uncover additional information. As new evidence is found, RetroRAG continually updates and organizes this information, enhancing its ability to locate further necessary evidence. Paired with an Answerer to generate and evaluate outputs, RetroRAG is capable of refining its reasoning process iteratively until a reliable answer is obtained. Empirical evaluations show that RetroRAG significantly outperforms existing methods.
Abstract（参考訳）: 検索強化世代は、関連する外部知識を統合する能力、LLMの応答の正確性と信頼性の向上により、大きな注目を集めている。既存の手法の多くは、動的に多重検索生成プロセスを適用し、それらをサブプロブレムに分解することで、マルチホップ複素問題に対処する。しかしながら、これらの手法は、一方向のフォワード推論パラダイムに依存しており、現在の検索システムにおいて、不十分な推論ステップや固有の欠陥からのエラーは不可逆であり、推論チェーン全体を損なう可能性がある。 Retroactive Retrieval-Augmented Generation(Retroactive Retrieval-Augmented Generation, RetroRAG)は、レトロアクティブ推論パラダイムを構築するための新しいフレームワークである。 RetroRAGは証拠を修正・更新し、推論チェーンを正しい方向にリダイレクトする。 RetroRAGは、信頼できる証拠を検索、生成、精査するエビデンスコレーション発見フレームワークを構築している。既存のソース知識から質問のキーエンティティに関連する推論証拠を合成し、検索クエリを定式化し、追加情報を明らかにする。新しい証拠が見つかると、RetroRAGはこの情報を継続的に更新し、整理し、さらなる必要な証拠を見つける能力を高める。 RetroRAGはAnswererとペアリングして出力を生成し評価し、信頼できる回答が得られるまで推論プロセスを反復的に精錬することができる。経験的評価は、RetroRAGが既存の手法よりも優れていることを示している。

関連論文リスト

DeepRAG: Thinking to Retrieval Step by Step for Large Language Models [92.87532210660456]
我々はマルコフ決定過程(MDP)として検索強化推論をモデル化するDeepRAGを提案する。クエリを反復的に分解することで、DeepRAGは外部知識を取得するか、あるいは各ステップでパラメトリック推論に依存するかを動的に決定する。実験の結果、DeepRAGは解答精度を21.99%向上させ、検索強化推論の最適化の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-03T08:22:45Z)
Chain-of-Retrieval Augmented Generation [72.06205327186069]
本稿では,o1-like RAGモデルを学習し,最終回答を生成する前に段階的に関連情報を抽出・推論する手法を提案する。提案手法であるCoRAGは,進化状態に基づいて動的にクエリを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-24T09:12:52Z)
Unanswerability Evaluation for Retrieval Augmented Generation [74.3022365715597]
UAEval4RAGは、RAGシステムが解答不能なクエリを効果的に処理できるかどうかを評価するために設計されたフレームワークである。我々は、6つの未解決カテゴリを持つ分類を定義し、UAEval4RAGは、多様で挑戦的なクエリを自動的に合成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-16T19:11:55Z)
Atomic Fact Decomposition Helps Attributed Question Answering [30.75332718824254]
Attributed Question Answering (AQA)は、質問に対する信頼できる回答と信頼できる属性レポートを提供することを目的としている。本稿では,アトミックな事実分解に基づくRetrieval and Editingフレームワークを提案する。生成した長文の回答を、命令調整されたLSMによって分子節と原子事実に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-22T05:25:54Z)
Retriever-and-Memory: Towards Adaptive Note-Enhanced Retrieval-Augmented Generation [72.70046559930555]
本稿では,複雑なQAタスクに対する適応ノート拡張RAG(Adaptive Note-Enhanced RAG)と呼ばれる汎用RAGアプローチを提案する。具体的には、Adaptive-Noteは、知識の成長に関する包括的な視点を導入し、ノート形式で新しい情報を反復的に収集する。さらに,適切な知識探索を促進するために,適応的な音符ベースの停止探索戦略を用いて,「何を検索し,いつ停止するか」を判断する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-11T14:03:29Z)
Retrieving, Rethinking and Revising: The Chain-of-Verification Can Improve Retrieval Augmented Generation [38.80878966092216]
大規模言語モデル(LLM)の強化を目的とした最近の検索拡張生成(RAG) 本稿では,外部検索の正しさと内部生成の整合性を高めるためのチェーン・オブ・バリフィケーション(CoV-RAG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-08T08:34:54Z)
RQ-RAG: Learning to Refine Queries for Retrieval Augmented Generation [42.82192656794179]
大きな言語モデル(LLM)は優れた能力を示すが、不正確なあるいは幻覚反応を引き起こす傾向がある。この制限は、膨大な事前トレーニングデータセットに依存することに起因するため、目に見えないシナリオでのエラーの影響を受けやすい。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部の関連文書を応答生成プロセスに組み込むことによって、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-31T08:58:54Z)
Corrective Retrieval Augmented Generation [36.04062963574603]
Retrieval-augmented Generation (RAG) は、検索された文書の関連性に大きく依存しており、検索が失敗した場合のモデルがどのように振る舞うかについての懸念を提起する。生成の堅牢性を改善するために,CRAG(Corrective Retrieval Augmented Generation)を提案する。 CRAGはプラグアンドプレイであり、様々なRAGベースのアプローチとシームレスに結合できる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-29T04:36:39Z)
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)
REM-Net: Recursive Erasure Memory Network for Commonsense Evidence Refinement [130.8875535449478]
REM-Netは、答えを説明できない低品質な証拠を消去することで証拠を洗練するためのモジュールを備えている。既存の知識ベースから証拠を取得する代わりに、REM-Netは事前訓練された生成モデルを利用して、質問用にカスタマイズされた候補証拠を生成する。結果はREM-Netの性能を示し、洗練された証拠が説明可能であることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-24T10:07:32Z)

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。