論文の概要: Revisiting Robust RAG: Do We Still Need Complex Robust Training in the Era of Powerful LLMs?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11400v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 03:34:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 20:34:45.049557
• Title: Revisiting Robust RAG: Do We Still Need Complex Robust Training in the Era of Powerful LLMs?
• Title（参考訳）: ロバストRAGの再検討 : 強力なLLMの時代には複雑なロバストトレーニングは必要か?
• Authors: Hanxing Ding, Shuchang Tao, Liang Pang, Zihao Wei, Liwei Chen, Kun Xu, Huawei Shen, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: モデル容量が増大するにつれて、複雑な堅牢なトレーニング戦略が必要かどうかを検討する。 モデルがより強力になるにつれて、複雑な堅牢なトレーニングメソッドによってもたらされるパフォーマンス向上が劇的に減少することがわかった。 この結果から,RAGシステムはモデルがより強力になるにつれて,よりシンプルなアーキテクチャやトレーニング戦略の恩恵を受けることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.38149239733994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) systems often suffer from performance degradation when encountering noisy or irrelevant documents, driving researchers to develop sophisticated training strategies to enhance their robustness against such retrieval noise. However, as large language models (LLMs) continue to advance, the necessity of these complex training methods is increasingly questioned. In this paper, we systematically investigate whether complex robust training strategies remain necessary as model capacity grows. Through comprehensive experiments spanning multiple model architectures and parameter scales, we evaluate various document selection methods and adversarial training techniques across diverse datasets. Our extensive experiments consistently demonstrate that as models become more powerful, the performance gains brought by complex robust training methods drop off dramatically. We delve into the rationale and find that more powerful models inherently exhibit superior confidence calibration, better generalization across datasets (even when trained with randomly selected documents), and optimal attention mechanisms learned with simpler strategies. Our findings suggest that RAG systems can benefit from simpler architectures and training strategies as models become more powerful, enabling more scalable applications with minimal complexity.
• Abstract（参考訳）: 検索拡張世代(RAG)システムは、ノイズや無関係な文書に遭遇した場合、しばしば性能劣化に悩まされるため、研究者はそのような検索ノイズに対する堅牢性を高めるための高度なトレーニング戦略を開発する必要がある。 しかし、大規模言語モデル(LLM)が進歩を続けるにつれ、これらの複雑な訓練方法の必要性はますます疑問視されている。 本稿では,モデル能力の増大に伴い,複雑なロバストトレーニング戦略が必要かどうかを体系的に検討する。 複数のモデルアーキテクチャとパラメータスケールにまたがる総合的な実験を通じて、さまざまな文書選択手法と、多様なデータセットをまたいだ敵対的訓練手法を評価する。 我々の広範な実験は、モデルがより強力になるにつれて、複雑な堅牢なトレーニング手法によってもたらされるパフォーマンス向上が劇的に低下することを示した。 より強力なモデルは、本質的に優れた信頼性キャリブレーション、データセット間のより良い一般化(ランダムに選択された文書で訓練しても)、そしてより単純な戦略で学習された最適な注意機構を示す。 我々の研究結果は、RAGシステムはモデルがより強力になり、最小限の複雑さでよりスケーラブルなアプリケーションを可能にするため、よりシンプルなアーキテクチャとトレーニング戦略の恩恵を受けることができることを示唆している。

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