論文の概要: MAGIC: A Multi-Hop and Graph-Based Benchmark for Inter-Context Conflicts in Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21544v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 07:19:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.850135
• Title: MAGIC: A Multi-Hop and Graph-Based Benchmark for Inter-Context Conflicts in Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: MAGIC: 検索型生成におけるコンテキスト間競合に対するマルチホップとグラフベースのベンチマーク
• Authors: Jungyeon Lee, Kangmin Lee, Taeuk Kim,
• Abstract要約: RAGシステムでは、検索された文書が互いに矛盾したり、モデルのパラメトリックな知識と矛盾することがある。 本稿では,2つの類似しているが異なる文脈間の相違を多様かつ微妙に生成する知識グラフ(KG)に基づくフレームワークを提案する。 我々のベンチマークであるMAGICの実験結果から,LLMの内部動作に関する興味深い知見が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.177310099979434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge conflict often arises in retrieval-augmented generation (RAG) systems, where retrieved documents may be inconsistent with one another or contradict the model's parametric knowledge. Existing benchmarks for investigating the phenomenon have notable limitations, including a narrow focus on the question answering setup, heavy reliance on entity substitution techniques, and a restricted range of conflict types. To address these issues, we propose a knowledge graph (KG)-based framework that generates varied and subtle conflicts between two similar yet distinct contexts, while ensuring interpretability through the explicit relational structure of KGs. Experimental results on our benchmark, MAGIC, provide intriguing insights into the inner workings of LLMs regarding knowledge conflict: both open-source and proprietary models struggle with conflict detection -- especially when multi-hop reasoning is required -- and often fail to pinpoint the exact source of contradictions. Finally, we present in-depth analyses that serve as a foundation for improving LLMs in integrating diverse, sometimes even conflicting, information.
• Abstract（参考訳）: 検索強化世代(RAG)システムでは、検索された文書は互いに矛盾したり、モデルのパラメトリック知識と矛盾することがある。 この現象を調査するための既存のベンチマークには、質問応答のセットアップ、エンティティ置換技術への強い依存、限定的な競合タイプなど、注目すべき制限がある。 これらの問題に対処するために、KGの明示的関係構造を通して解釈可能性を確保しつつ、類似の2つの異なるコンテキスト間の多様かつ微妙な衝突を発生させる知識グラフ(KG)ベースのフレームワークを提案する。 オープンソースモデルとプロプライエタリモデルの両方が競合検出(特にマルチホップ推論が必要な場合)に苦労し、矛盾の正確な原因を特定できないことが多いのです。 最後に,多種多様かつ時には矛盾する情報の統合において,LLMを改善する基盤となる奥行き分析について述べる。

関連論文リスト

• DRAGged into Conflicts: Detecting and Addressing Conflicting Sources in Search-Augmented LLMs [36.47787866482107]
  Retrieval Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデルを拡張するための一般的なアプローチである。 本稿では,RAGにおける知識衝突型の新しい分類法を提案する。 次に、現実的なRAG設定で競合タイプの専門家アノテーションを備えた高品質なベンチマークであるCONFLICTSを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-10T06:52:57Z)
• What Is Seen Cannot Be Unseen: The Disruptive Effect of Knowledge Conflict on Large Language Models [16.41477610681199]
  大規模言語モデルは、しばしばタスクを実行するために文脈入力とパラメトリック知識の両方に依存する。 これらの資料は、特に回収された文書がモデルのパラメトリックな信念と矛盾する場合に矛盾する可能性がある。 本研究では,LLMの動作を文脈記憶の衝突下で体系的に評価する診断フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T19:20:23Z)
• Benchmarking Multimodal Knowledge Conflict for Large Multimodal Models [23.37800506729006]
  本稿では,コンテキストメモリとコンテキスト間の両方のシナリオにおいて,現実的知識衝突を評価するベンチマークであるMMKC-Benchを提案する。 MMKC-Benchには1,573のナレッジインスタンスと,23種類の広範にわたる3,381のイメージが含まれている。 以上の結果から,現在のLMMは知識の衝突を認識する能力があるが,外的証拠よりも内的パラメトリック知識を好む傾向が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T04:39:30Z)
• Conflicts in Texts: Data, Implications and Challenges [58.03478157713084]
  矛盾は、状況の複雑さ、説明と対処が必要な変更、データアノテーションの難しさ、生成された出力の誤りを反映する可能性がある。 本調査ではこれらの矛盾を,(1)事実的矛盾,主観的偏見,および複数の視点が矛盾を生じさせるWeb上の自然テキスト,(2)注釈者がモデルトレーニングに影響を及ぼす注釈付きデータ,(3)幻覚と知識の衝突が発生するモデルインタラクションの3つの重要な領域に分類する。 我々は、対立する情報をより効果的に推論し、調整できる紛争対応NLPシステムの開発における重要な課題と今後の方向性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T04:24:01Z)
• Retrieval-Augmented Generation with Conflicting Evidence [57.66282463340297]
  大規模言語モデル (LLM) エージェントは、応答の事実性を改善するために、検索強化世代 (RAG) をますます採用している。 実際には、これらのシステムは曖昧なユーザクエリを処理し、複数のソースからの情報に衝突する可能性がある。 RAMDocs(Retrieval with Ambiguity and Misinformation in Documents)は,ユーザクエリのエビデンスを矛盾させるような,複雑で現実的なシナリオをシミュレートする新しいデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-17T16:46:11Z)
• Improving Multilingual Retrieval-Augmented Language Models through Dialectic Reasoning Argumentations [65.11348389219887]
  そこで,Dialectic-RAG(Dialectic-RAG, DRAG)を提案する。 我々は、文脈内学習戦略と、より小さなモデルをインストラクションするための実演の構築の両方において、我々のフレームワークが与える影響を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T06:55:15Z)
• SegSub: Evaluating Robustness to Knowledge Conflicts and Hallucinations in Vision-Language Models [6.52323086990482]
  視覚言語モデル(VLM)は、高度なマルチモーダル推論を実証するが、知識の衝突に直面した場合には幻覚を起こす傾向がある。 本研究は,VLMレジリエンスを知識衝突に対して調査するために,目標画像摂動を適用するフレームワークであるsegsubを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T00:26:38Z)
• Insight Over Sight: Exploring the Vision-Knowledge Conflicts in Multimodal LLMs [55.74117540987519]
  本稿では,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)におけるコモンセンスレベル・ビジョン・知識衝突の問題について考察する。 MLLMにおけるこれらの競合をシミュレートし、評価するために設計された入力を生成するために、人間のループ品質制御を付加した自動フレームワークを導入する。 このフレームワークを用いて、374のオリジナル画像と1,122の高品質な質問応答対からなる診断ベンチマークを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:31:17Z)
• ECon: On the Detection and Resolution of Evidence Conflicts [56.89209046429291]
  大規模言語モデル(LLM)の台頭は意思決定システムにおける情報の質に大きな影響を与えている。 本研究では,実世界の誤情報シナリオをシミュレートするために,多様で検証された証拠衝突を生成する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T07:41:17Z)
• AdaCAD: Adaptively Decoding to Balance Conflicts between Contextual and Parametric Knowledge [57.66282463340297]
  知識の衝突は、大きな言語モデルの文脈における情報と、そのパラメータに格納された知識との相違から生じる。 コンフリクトの度合いに基づいて動的に調整の重みを推定する,AdaCADと呼ばれる細粒度なインスタンスレベルのアプローチを提案する。 ADACADは静的コントラストベースラインよりも平均QA精度14.21%(絶対)のデコードベースラインを一貫して上回り、要約の事実性を6.19倍(AlignScore)向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T16:35:18Z)
• ConflictBank: A Benchmark for Evaluating the Influence of Knowledge Conflicts in LLM [36.332500824079844]
  大規模言語モデル (LLM) は、多くの分野にわたって顕著な進歩を遂げてきたが、知識紛争の重大な問題は研究されることはめったにない。 我々は3つの側面から知識衝突を評価するために開発された最初の総合ベンチマークであるConflictBankを紹介する。 本研究は, 誤情報, 時間的相違, 意味的相違から生じる対立を慎重に分析し, 4つのモデルファミリーと12個のLLMインスタンスに分類した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T02:33:13Z)
• Resolving Knowledge Conflicts in Large Language Models [46.903549751371415]
  大規模言語モデル(LLM)はしばしば知識の衝突に遭遇する。 知識衝突が発生した場合のLLMのデシラタとは何か,既存のLLMがそれを満たすのかを問う。 文脈知識の矛盾をシミュレートする評価フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T06:57:45Z)

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。