論文の概要: First Token Probability Guided RAG for Telecom Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06468v1
• Date: Sat, 11 Jan 2025 07:47:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 19:20:12.701699
• Title: First Token Probability Guided RAG for Telecom Question Answering
• Title（参考訳）: テレコム質問応答のための第1トーケン確率ガイド付きRAG
• Authors: Tingwei Chen, Jiayi Chen, Zijian Zhao, Haolong Chen, Liang Zhang, Guangxu Zhu,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) にドメイン固有情報を組み込むことにおいて、明確な優位性を示している。 本稿では,通信におけるMultiple Choice Question Answering(MCQA)の課題に対処する,新しいトークン確率ガイド付きRAGフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.854941373238226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have garnered significant attention for their impressive general-purpose capabilities. For applications requiring intricate domain knowledge, Retrieval-Augmented Generation (RAG) has shown a distinct advantage in incorporating domain-specific information into LLMs. However, existing RAG research has not fully addressed the challenges of Multiple Choice Question Answering (MCQA) in telecommunications, particularly in terms of retrieval quality and mitigating hallucinations. To tackle these challenges, we propose a novel first token probability guided RAG framework. This framework leverages confidence scores to optimize key hyperparameters, such as chunk number and chunk window size, while dynamically adjusting the context. Our method starts by retrieving the most relevant chunks and generates a single token as the potential answer. The probabilities of all options are then normalized to serve as confidence scores, which guide the dynamic adjustment of the context. By iteratively optimizing the hyperparameters based on these confidence scores, we can continuously improve RAG performance. We conducted experiments to validate the effectiveness of our framework, demonstrating its potential to enhance accuracy in domain-specific MCQA tasks.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、その印象的な汎用機能に対して大きな注目を集めている。 複雑なドメイン知識を必要とするアプリケーションでは、LLMにドメイン固有情報を組み込む際、RAG(Retrieval-Augmented Generation)が顕著な優位性を示している。 しかしながら、既存のRAG研究は、通信における多重選択質問回答(MCQA)の課題、特に検索品質や幻覚の緩和について完全には解決していない。 これらの課題に対処するために,新しいトークン確率ガイド付きRAGフレームワークを提案する。 このフレームワークは信頼性スコアを利用して、コンテキストを動的に調整しながら、チャンク番号やチャンクウィンドウサイズなどの重要なハイパーパラメータを最適化する。 我々の方法は、最も関連性の高いチャンクを取得し、潜在的な答えとして1つのトークンを生成することから始まる。 すべてのオプションの確率は正規化され、信頼スコアとして機能し、コンテキストの動的調整を導く。 これらの信頼度スコアに基づいて過パラメータを反復的に最適化することにより、RAG性能を継続的に改善することができる。 我々は,本フレームワークの有効性を検証する実験を行い,ドメイン固有のMCQAタスクの精度を高める可能性を実証した。

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