論文の概要: Oreo: A Plug-in Context Reconstructor to Enhance Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13019v3
• Date: Sat, 26 Apr 2025 18:35:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 18:43:11.174388
• Title: Oreo: A Plug-in Context Reconstructor to Enhance Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: Oreo: Retrieval-Augmented Generationを強化するプラグインコンテキストリコンストラクタ
• Authors: Sha Li, Naren Ramakrishnan,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) の機能強化を目的としている。 生成に使用する前に検索したチャンクを洗練するために設計された,コンパクトで効率的な,プラグ可能なモジュールを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.568010424711563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) aims to augment the capabilities of Large Language Models (LLMs) by retrieving and incorporate external documents or chunks prior to generation. However, even improved retriever relevance can brings erroneous or contextually distracting information, undermining the effectiveness of RAG in downstream tasks. We introduce a compact, efficient, and pluggable module designed to refine retrieved chunks before using them for generation. The module aims to extract and reorganize the most relevant and supportive information into a concise, query-specific format. Through a three-stage training paradigm - comprising supervised fine - tuning, contrastive multi-task learning, and reinforcement learning-based alignment - it prioritizes critical knowledge and aligns it with the generator's preferences. This approach enables LLMs to produce outputs that are more accurate, reliable, and contextually appropriate.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、生成前に外部文書やチャンクを検索して組み込むことで、LLM(Large Language Models)の機能を強化することを目的としている。 しかし、改善されたレトリバーの関連性さえも、誤ったあるいは文脈的に情報を逸脱させ、下流タスクにおけるRAGの有効性を損なう可能性がある。 生成に使用する前に検索したチャンクを洗練するために設計された,コンパクトで効率的な,プラグ可能なモジュールを導入する。 このモジュールは、最も関連性の高い支援的な情報を、簡潔でクエリ固有のフォーマットに抽出し、再編成することを目的としている。 教師付き微調整、対照的なマルチタスク学習、強化学習に基づくアライメントを含む3段階のトレーニングパラダイムを通じて、重要な知識を優先し、ジェネレータの好みに合わせて調整する。 このアプローチにより、LCMはより正確で信頼性があり、文脈的に適切な出力を生成することができる。

関連論文リスト

• LightPROF: A Lightweight Reasoning Framework for Large Language Model on Knowledge Graph [57.382255728234064]
  大きな言語モデル(LLM)は、テキスト理解とゼロショット推論において素晴らしい能力を持っている。 知識グラフ(KG)は、LLMの推論プロセスに対して、リッチで信頼性の高いコンテキスト情報を提供する。 我々は、KGQA(LightPROF)のための新しい軽量で効率的なPrompt Learning-ReasOning Frameworkを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-04T03:03:47Z)
• RALLRec+: Retrieval Augmented Large Language Model Recommendation with Reasoning [22.495874056980824]
  本稿では,Representation Learning and textbfReasoning empowered search-textbfAugmented textbfLarge textbfLanguage model textbfRecommendation (RALLRec+)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T11:03:34Z)
• RALLRec: Improving Retrieval Augmented Large Language Model Recommendation with Representation Learning [24.28601381739682]
  大規模言語モデル (LLM) は、ユーザの振る舞いを理解するためのレコメンデーションシステムに統合されている。 既存のRAGメソッドは主にテキストのセマンティクスに依存しており、しばしば最も関連性の高い項目を組み込むことができない。 検索強化大言語モデル推薦(RALLRec)のための表現学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T02:15:12Z)
• Parametric Retrieval Augmented Generation [32.29608109539912]
  Parametric RAGは、外部知識を直接フィードフォワードネットワークのパラメータに統合する新しいRAGパラダイムである。 これは、大きな言語モデルにおける知識増強の有効性と効率を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-27T10:04:49Z)
• Enhancing LLM's Ability to Generate More Repository-Aware Unit Tests Through Precise Contextual Information Injection [4.367526927436771]
  プロンプトエンジニアリングによって導かれる大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクを扱う能力に注目を集めている。 LLMは、プロジェクトのグローバルな文脈に対する認識の欠如により、焦点メソッドや関数の単体テストを生成する際に幻覚を示す可能性がある。 我々は,レポジトリ対応の単体テストを生成するLLMの能力を向上するRATesterを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-13T15:43:36Z)
• Harnessing Large Language Models for Knowledge Graph Question Answering via Adaptive Multi-Aspect Retrieval-Augmentation [81.18701211912779]
  本稿では,KG(Amar)フレームワーク上での適応型マルチアスペクト検索手法を提案する。 この方法は、エンティティ、リレーション、サブグラフを含む知識を検索し、検索した各テキストを即時埋め込みに変換する。 提案手法は2つの共通データセットに対して最先端の性能を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-24T16:38:04Z)
• Invar-RAG: Invariant LLM-aligned Retrieval for Better Generation [43.630437906898635]
  Invar-RAGと呼ばれる2段階ファインチューニングアーキテクチャを提案する。 検索段階では、LORAに基づく表現学習を統合してLLMベースの検索器を構築する。 生成段階では、抽出した情報に基づいて回答を生成する際のLCM精度を向上させるための精細調整法が用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T14:25:37Z)
• AssistRAG: Boosting the Potential of Large Language Models with an Intelligent Information Assistant [23.366991558162695]
  大規模言語モデルは「幻覚」として知られる事実的に誤った情報を生成する これらの課題に対処するため、我々はAssistRAG(AssistRAG)を用いた検索生成支援システムを提案する。 このアシスタントは、ツールの使用、アクションの実行、メモリ構築、プラン仕様を通じて、メモリと知識を管理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T09:03:52Z)
• LLM-Ref: Enhancing Reference Handling in Technical Writing with Large Language Models [4.1180254968265055]
  LLM-Refは、研究者が複数のソース文書から記事を書くのを補助する記述支援ツールである。 チャンキングとインデックスを使用する従来のRAGシステムとは異なり、私たちのツールはテキスト段落から直接コンテンツを検索し、生成します。 我々の手法は、RAGシステムの正確で関連性があり、文脈的に適切な応答を生成する能力の全体像を提供する総合的な指標である、Ragasスコアの3.25タイムから6.26タイムの上昇を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T01:11:58Z)
• 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)
• Peering into the Mind of Language Models: An Approach for Attribution in Contextual Question Answering [9.86691461253151]
  大規模言語モデル(LLM)の隠れ状態表現を利用した文脈質問応答における帰属手法を提案する。 提案手法は,より詳細な属性を提供し,生成した回答の質を保ちながら,広範囲なモデル再訓練および検索モデルオーバーヘッドの必要性を回避している。 本稿では,LLM世代に対するトークンレベルのアノテーションを文脈質問応答設定に有する属性データセットであるVerifiability-granularを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T09:12:44Z)
• Unsupervised Information Refinement Training of Large Language Models for Retrieval-Augmented Generation [128.01050030936028]
  InFO-RAG という情報改質訓練手法を提案する。 InFO-RAGは低コストで、様々なタスクにまたがっている。 LLaMA2の性能を平均9.39%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T08:24:38Z)
• Generative Context-aware Fine-tuning of Self-supervised Speech Models [54.389711404209415]
  生成型大規模言語モデル(LLM)生成コンテキスト情報の利用について検討する。 自己教師型音声モデルの微調整中に生成した情報を抽出する手法を提案する。 本稿では,SLUE と Libri-light のベンチマークを用いて,自動音声認識,名前付きエンティティ認識,感情分析を行う手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T15:46:02Z)
• Contextual Knowledge Pursuit for Faithful Visual Synthesis [33.191847768674826]
  大きな言語モデル(LLM)では、幻覚を減らすための一般的な戦略は、外部データベースから事実知識を取得することである。 本稿では,外部知識とパラメトリック知識の相補的強みを利用して,生成元が信頼できる視覚コンテンツを生成できるようにするフレームワークであるコンパラメトリック知識探索法(CKPT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T18:51:46Z)
• Learning to Filter Context for Retrieval-Augmented Generation [75.18946584853316]
  生成モデルは、部分的にまたは完全に無関係な経路が与えられた出力を生成するために要求される。 FILCOは、語彙と情報理論のアプローチに基づいて有用なコンテキストを特定する。 テスト時に検索したコンテキストをフィルタリングできるコンテキストフィルタリングモデルをトレーニングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T18:41:54Z)
• Instructed Language Models with Retrievers Are Powerful Entity Linkers [87.16283281290053]
  Instructed Generative Entity Linker (INSGENEL)は、カジュアル言語モデルが知識ベース上でエンティティリンクを実行することを可能にする最初のアプローチである。 INSGENEL は、+6.8 F1 点が平均的に上昇する以前の生成的代替よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T16:38:51Z)
• DIVKNOWQA: Assessing the Reasoning Ability of LLMs via Open-Domain Question Answering over Knowledge Base and Text [73.68051228972024]
  大きな言語モデル(LLM)は印象的な生成能力を示すが、内部知識に依存すると幻覚に悩まされる。 検索拡張LDMは、外部知識においてLLMを基盤とする潜在的な解決策として出現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T04:37:57Z)
• 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)
• Enhancing Retrieval-Augmented Large Language Models with Iterative Retrieval-Generation Synergy [164.83371924650294]
  検索と生成を反復的に同期させるIter-RetGenと呼ばれる手法により,高い性能が得られることを示す。 モデル出力は、タスクを完了するために必要なものを示し、より関連する知識を取得するための情報的コンテキストを提供する。 Iter-RetGenプロセスは、すべての知識を全体として取得し、構造的な制約なしに生成時の柔軟性をほとんど保持します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T16:17:36Z)

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。