論文の概要: CoRAG: Collaborative Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01883v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 16:40:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:26:08.765121
• Title: CoRAG: Collaborative Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: CoRAG:コラボレーティブ検索強化世代
• Authors: Aashiq Muhamed, Mona Diab, Virginia Smith,
• Abstract要約: CoRAGは、協調的な設定のためのフレームワーク拡張型生成(RAG)モデルである。 我々は,CoRAGが低リソースシナリオにおけるパラメトリック協調学習法と局所的に訓練されたRAGモデルの両方より一貫して優れていることを示す。 これは、集約された知識ベースを活用することと、他のクライアントからの有害なパスを組み込むことの潜在的なリスクとのトレードオフである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.748765050034876
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) models excel in knowledge-intensive tasks, especially under few-shot learning constraints. We introduce CoRAG, a framework extending RAG to collaborative settings, where clients jointly train a shared model using a collaborative passage store. To evaluate CoRAG, we introduce CRAB, a benchmark for collaborative homogeneous open-domain question answering. Our experiments demonstrate that CoRAG consistently outperforms both parametric collaborative learning methods and locally trained RAG models in low-resource scenarios. Further analysis reveals the critical importance of relevant passages within the shared store, the surprising benefits of incorporating irrelevant passages, and the potential for hard negatives to negatively impact performance. This introduces a novel consideration in collaborative RAG: the trade-off between leveraging a collectively enriched knowledge base and the potential risk of incorporating detrimental passages from other clients. Our findings underscore the viability of CoRAG, while also highlighting key design challenges and promising avenues for future research.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)モデルは、特に数ショットの学習制約下で、知識集約的なタスクに優れる。 CoRAGは、RAGを協調的な設定に拡張するフレームワークであり、クライアントは協調的な通路ストアを使用して共有モデルを共同で訓練する。 CoRAGを評価するために、協調的同質なオープンドメイン質問応答のベンチマークであるCRABを紹介する。 実験の結果,CoRAGは低リソースシナリオにおいてパラメトリック協調学習法と局所的に訓練されたRAGモデルの両方で一貫した性能を示した。 さらに分析した結果、共有ストア内の関連するパスの重要性、無関係なパスを組み込むことによる驚くべきメリット、パフォーマンスに悪影響を及ぼすハードネガティブの可能性が明らかになった。 これは、集約された知識ベースを活用することと、他のクライアントからの有害なパスを組み込むことの潜在的なリスクとのトレードオフである。 我々の研究は、CoRAGの生存可能性を強調しつつ、重要な設計課題と将来的な研究への道のりを強調している。

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