論文の概要: RAG-Reward: Optimizing RAG with Reward Modeling and RLHF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13264v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 22:59:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 19:17:07.128173
• Title: RAG-Reward: Optimizing RAG with Reward Modeling and RLHF
• Title（参考訳）: RAG-Reward: Reward ModelingとRLHFによるRAGの最適化
• Authors: Hanning Zhang, Juntong Song, Juno Zhu, Yuanhao Wu, Tong Zhang, Cheng Niu,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、関連知識と最新の知識でLarge Language Models (LLM)を強化する。 我々はtextbfRAG-Reward を導入した。これはtextithallucination-free, comprehensive, reliable, and efficient RAG を実現するために設計されたデータセットである。 我々は報酬モデルを訓練し、人間からのフィードバックで強化学習を適用し、RAGにおけるLLMの有効性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.911260109659489
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) enhances Large Language Models (LLMs) with relevant and up-to-date knowledge, improving their ability to answer knowledge-intensive questions. It has been shown to enhance both generation quality and trustworthiness. While numerous works have focused on improving retrieval, generation, and evaluation, the role of reward models in reinforcement learning for optimizing RAG and establishing automated benchmarking pipelines remains underexplored. In this paper, we introduce \textbf{RAG-Reward}, a dataset designed to enable \textit{hallucination-free, comprehensive, reliable, and efficient RAG}. We define four key metrics for assessing generation quality and develop an automated annotation pipeline that leverages multiple LLMs to generate outputs across diverse RAG scenarios. GPT-4o is used to evaluate and construct preference data. Using \textbf{RAG-Reward}, we train reward models and apply reinforcement learning with human feedback (RLHF) to improve LLMs' effectiveness in RAG. Experimental results show that our reward model achieves state-of-the-art performance on a held-out test set, demonstrating both the effectiveness of our approach and the quality of our dataset. Furthermore, the improved generation quality of the trained policy model highlights the feasibility of using RLHF to enhance RAG pipelines.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) を関連知識と最新知識で強化し、知識集約的な質問に答える能力を向上させる。 世代的品質と信頼性の両方を高めることが示されている。 多くの研究が検索、生成、評価の改善に重点を置いているが、RAGの最適化と自動ベンチマークパイプラインの確立のための強化学習における報酬モデルの役割は未定である。 本稿では, <textit{hallucination-free, comprehensive, reliable, and efficient RAG} を実現するために設計されたデータセットである \textbf{RAG-Reward} を紹介する。 我々は、生成品質を評価するための4つの重要な指標を定義し、様々なRAGシナリオにまたがる出力を生成するために複数のLCMを利用する自動アノテーションパイプラインを開発する。 GPT-4oは嗜好データの評価と構築に使用される。 報奨モデルを用いて人間フィードバック(RLHF)による強化学習を適用し,RAGにおけるLLMの有効性を向上する。 実験結果から,提案手法の有効性とデータセットの品質の両立を実証し,提案手法の有効性を実証した。 さらに、トレーニングされたポリシーモデルの生成品質の向上は、RAGパイプラインを強化するためにRLHFを使用することの可能性を強調している。

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