論文の概要: DioR: Adaptive Cognitive Detection and Contextual Retrieval Optimization for Dynamic Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10198v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 13:02:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:52:51.942621
• Title: DioR: Adaptive Cognitive Detection and Contextual Retrieval Optimization for Dynamic Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: DioR:動的検索拡張生成のための適応的認識検出と文脈検索最適化
• Authors: Hanghui Guo, Jia Zhu, Shimin Di, Weijie Shi, Zhangze Chen, Jiajie Xu,
• Abstract要約: Dynamic Retrieval-augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)における幻覚の緩和に成功している。 本稿では,適応的認識検出と文脈的検索最適化という2つの主要コンポーネントからなる,革新的な動的RAG手法であるDioRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.763986795098216
• License:
• Abstract: Dynamic Retrieval-augmented Generation (RAG) has shown great success in mitigating hallucinations in large language models (LLMs) during generation. However, existing dynamic RAG methods face significant limitations in two key aspects: 1) Lack of an effective mechanism to control retrieval triggers, and 2) Lack of effective scrutiny of retrieval content. To address these limitations, we propose an innovative dynamic RAG method, DioR (Adaptive Cognitive Detection and Contextual Retrieval Optimization), which consists of two main components: adaptive cognitive detection and contextual retrieval optimization, specifically designed to determine when retrieval is needed and what to retrieve for LLMs is useful. Experimental results demonstrate that DioR achieves superior performance on all tasks, demonstrating the effectiveness of our work.
• Abstract（参考訳）: Dynamic Retrieval-augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)における幻覚の緩和に成功している。 しかし、既存の動的RAGメソッドは2つの重要な側面において重大な制限に直面している。 1)検索トリガーを制御するための効果的なメカニズムの欠如、及び 2)検索内容の効果的な精査の欠如。 これらの制約に対処するために,適応的認知検出と文脈検索最適化という2つの主要コンポーネントからなる,革新的な動的RAG手法であるDioRを提案する。 実験の結果,DioRは全てのタスクにおいて優れた性能を示し,作業の有効性を実証した。

関連論文リスト

• Fast or Better? Balancing Accuracy and Cost in Retrieval-Augmented Generation with Flexible User Control [52.405085773954596]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル幻覚を緩和するための強力なアプローチとして登場した。 既存のRAGフレームワークは、しばしば無差別に検索を適用し、非効率な再検索につながる。 本稿では,精度・コストのトレードオフを動的に調整できる新しいユーザ制御可能なRAGフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T18:56:20Z)
• DeepRAG: Thinking to Retrieval Step by Step for Large Language Models [92.87532210660456]
  我々はマルコフ決定過程(MDP)として検索強化推論をモデル化するDeepRAGを提案する。 クエリを反復的に分解することで、DeepRAGは外部知識を取得するか、あるいは各ステップでパラメトリック推論に依存するかを動的に決定する。 実験の結果、DeepRAGは解答精度を21.99%向上させ、検索強化推論の最適化の有効性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T08:22:45Z)
• Chain-of-Retrieval Augmented Generation [72.06205327186069]
  本稿では,o1-like RAGモデルを学習し,最終回答を生成する前に段階的に関連情報を抽出・推論する手法を提案する。 提案手法であるCoRAGは,進化状態に基づいて動的にクエリを再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T09:12:52Z)
• MBA-RAG: a Bandit Approach for Adaptive Retrieval-Augmented Generation through Question Complexity [30.346398341996476]
  本稿では,クエリの複雑性に基づいて最適な検索戦略を動的に選択する強化学習ベースのフレームワークを提案する。 提案手法は,検索コストを低減しつつ,複数のシングルホップおよびマルチホップデータセット上でのアート結果の新たな状態を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T14:55:02Z)
• Unified Active Retrieval for Retrieval Augmented Generation [69.63003043712696]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)では、検索は必ずしも役に立たない。 既存のアクティブ検索手法は2つの課題に直面している。 彼らは通常、様々な種類の命令を扱うのに苦労する単一の基準に頼っている。 それらは特殊で高度に区別された手順に依存しており、それらを組み合わせることでRAGシステムはより複雑になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T12:09:02Z)
• CtrlA: Adaptive Retrieval-Augmented Generation via Inherent Control [26.21425058462886]
  大規模言語モデル(LLM)の幻覚を、検索された外部知識で緩和するための有望な解決策として、検索拡張世代(RAG)が出現している。 本稿では,適応的なRAGを表現的視点から解決し,固有な制御ベースフレームワークであるnameを開発するための最初の試みについて述べる。 実験により、名前は様々なタスクにおいて既存の適応RAG法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T03:17:16Z)
• 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)
• Deep RL with Hierarchical Action Exploration for Dialogue Generation [0.0]
  本稿では,対話ポリシーの性能がサンプリングサイズと正の相関関係にあることを示す理論的解析と実験について述べる。 サンプリングプロセスにおいて最も有望な応答カテゴリを探索する新しい二重粒度Q関数を導入する。 提案アルゴリズムは, 説明可能性と制御性の両方を示し, 期待値の高い応答を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T09:29:22Z)
• Adaptive Fine-Grained Predicates Learning for Scene Graph Generation [122.4588401267544]
  一般的なシーングラフ生成(SGG)モデルは、頭部の述語を予測する傾向があり、再バランス戦略は尾のカテゴリを好む。 本稿では,SGGの難解な述語を識別することを目的とした適応的微粒述語学習(FGPL-A)を提案する。 提案したモデル非依存戦略は,VG-SGGおよびGQA-SGGデータセットのベンチマークモデルの性能を最大175%,Mean Recall@100では76%向上させ,新たな最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-11T03:37:57Z)

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。