論文の概要: More Documents, Same Length: Isolating the Challenge of Multiple Documents in RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04388v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 12:38:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 16:00:15.732890
• Title: More Documents, Same Length: Isolating the Challenge of Multiple Documents in RAG
• Title（参考訳）: さらなるドキュメント, 同じ長さ: RAGにおける複数のドキュメントの課題を解消する
• Authors: Shahar Levy, Nir Mazor, Lihi Shalmon, Michael Hassid, Gabriel Stanovsky,
• Abstract要約: マルチホップQAタスクから派生したカスタムデータセットの様々な言語モデルを評価する。 我々は文書数を変えながら関連情報のコンテキスト長と位置を一定に保ち、RAG設定における文書数の増加がLCMにとって大きな課題となることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.918767599423857
• License:
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) provides LLMs with relevant documents. Although previous studies noted that retrieving many documents can degrade performance, they did not isolate how the quantity of documents affects performance while controlling for context length. We evaluate various language models on custom datasets derived from a multi-hop QA task. We keep the context length and position of relevant information constant while varying the number of documents, and find that increasing the document count in RAG settings poses significant challenges for LLMs. Additionally, our results indicate that processing multiple documents is a separate challenge from handling long contexts. We also make the datasets and code available: https://github.com/shaharl6000/MoreDocsSameLen .
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG)は、LLMに関連文書を提供する。 過去の研究では、多くの文書を検索すると性能が低下する可能性があるが、文書の量は文脈長を制御しながらパフォーマンスにどのように影響するかを区別しなかった。 マルチホップQAタスクから派生したカスタムデータセットの様々な言語モデルを評価する。 我々は文書数を変えながら関連情報のコンテキスト長と位置を一定に保ち、RAG設定における文書数の増加がLCMにとって大きな課題となることを発見した。 さらに,この結果から,複数の文書の処理が,長いコンテキストの処理とは別の課題であることが示唆された。 データセットとコードは、https://github.com/shaharl6000/MoreDocsSameLen.com/で利用可能です。

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