論文の概要: Optimizing Knowledge Integration in Retrieval-Augmented Generation with Self-Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06148v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 04:29:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:33:42.478570
• Title: Optimizing Knowledge Integration in Retrieval-Augmented Generation with Self-Selection
• Title（参考訳）: 自己選択型検索拡張生成における知識統合の最適化
• Authors: Yan Weng, Fengbin Zhu, Tong Ye, Haoyan Liu, Fuli Feng, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) がより正確で信頼性の高い応答を生成するのに有効であることが証明されている。 本稿では,自己選択型RAGフレームワークを提案する。このフレームワークでは,内部パラメトリック知識のみで生成されたペアの応答からLLMを選択できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.92366526004464
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG), which integrates external knowledge into Large Language Models (LLMs), has proven effective in enabling LLMs to produce more accurate and reliable responses. However, it remains a significant challenge how to effectively integrate external retrieved knowledge with internal parametric knowledge in LLMs. In this work, we propose a novel Self-Selection RAG framework, where the LLM is made to select from pairwise responses generated with internal parametric knowledge solely and with external retrieved knowledge together to achieve enhanced accuracy. To this end, we devise a Self-Selection-RGP method to enhance the capabilities of the LLM in both generating and selecting the correct answer, by training the LLM with Direct Preference Optimization (DPO) over a curated Retrieval Generation Preference (RGP) dataset. Experimental results with two open-source LLMs (i.e., Llama2-13B-Chat and Mistral-7B) well demonstrate the superiority of our approach over other baseline methods on Natural Questions (NQ) and TrivialQA datasets.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識をLLM(Large Language Models)に統合し、LLMがより正確で信頼性の高い応答を生成するのに有効であることが証明されている。 しかし、LLMの内部パラメトリック知識と外部から取得した知識を効果的に統合する方法は依然として大きな課題である。 本研究では,自己選択型RAGフレームワークを提案する。このフレームワークでは,内部パラメトリック知識のみと外部抽出知識を併用したペアワイズ応答からLLMを選択し,精度の向上を実現する。 そこで本稿では,自己選択-RGP法を考案し,RGP(Retrieval Generation Preference)データセット上で直接参照最適化(Direct Preference Optimization, DPO)を用いてLLMを訓練することにより,LLMの正解の生成と選択の能力を向上させる。 Llama2-13B-Chat と Mistral-7B の2つのオープンソース LLM による実験結果は,NQ および TrivialQA データセットに対する我々のアプローチの優位性をよく示している。

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