論文の概要: Self-Taught Agentic Long Context Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15920v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 20:29:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:58:36.574931
• Title: Self-Taught Agentic Long Context Understanding
• Title（参考訳）: 自己学習エージェントの長期的理解
• Authors: Yufan Zhuang, Xiaodong Yu, Jialian Wu, Ximeng Sun, Ze Wang, Jiang Liu, Yusheng Su, Jingbo Shang, Zicheng Liu, Emad Barsoum,
• Abstract要約: AgenticLUは、ターゲットの自己明確化と文脈的接地を統合するために設計されたフレームワークである。 AgenticLUはNarrativeQAで97.8%の回答リコールを達成し、検索深度は最大3、分岐係数は8である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.186303525057475
• License:
• Abstract: Answering complex, long-context questions remains a major challenge for large language models (LLMs) as it requires effective question clarifications and context retrieval. We propose Agentic Long-Context Understanding (AgenticLU), a framework designed to enhance an LLM's understanding of such queries by integrating targeted self-clarification with contextual grounding within an agentic workflow. At the core of AgenticLU is Chain-of-Clarifications (CoC), where models refine their understanding through self-generated clarification questions and corresponding contextual groundings. By scaling inference as a tree search where each node represents a CoC step, we achieve 97.8% answer recall on NarrativeQA with a search depth of up to three and a branching factor of eight. To amortize the high cost of this search process to training, we leverage the preference pairs for each step obtained by the CoC workflow and perform two-stage model finetuning: (1) supervised finetuning to learn effective decomposition strategies, and (2) direct preference optimization to enhance reasoning quality. This enables AgenticLU models to generate clarifications and retrieve relevant context effectively and efficiently in a single inference pass. Extensive experiments across seven long-context tasks demonstrate that AgenticLU significantly outperforms state-of-the-art prompting methods and specialized long-context LLMs, achieving robust multi-hop reasoning while sustaining consistent performance as context length grows.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)には、効果的な質問の明確化とコンテキスト検索が必要であるため、複雑な長文質問への回答は依然として大きな課題である。 AgenticLUは,エージェントワークフロー内で,目的の自己明確化とコンテキストのグラウンド化を統合することで,LLMのそのようなクエリに対する理解を高めるために設計されたフレームワークである。 AgenticLUのコアとなるのはChain-of-Clarifications(CoC)である。 各ノードがCoCステップを表す木探索として推論をスケールすることにより、NarrativeQAの97.8%の回答リコールを実現し、探索深さが最大3、分岐係数が8である。 本研究では,CoCワークフローによって得られた各ステップの選好ペアを利用して2段階のモデル微調整を行う。(1)効果的な分解戦略を学習するための教師付き微調整,(2)推論品質を高めるための直接選好最適化。 これにより、AgenicLUモデルは、明確化を生成し、関連するコンテキストを単一の推論パスで効果的に、効率的に取得することができる。 7つの長文タスクにわたる広範囲な実験により、AgenticLUは最先端のプロンプト手法や特殊な長文LPMよりも優れており、コンテキスト長の増加とともに一貫したパフォーマンスを維持しつつ、堅牢なマルチホップ推論を実現していることが示された。

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