日: 2024年1月2日

ReMaKE: Retrieval-augmented Multilingual Knowledge Editor

  • Retrieval-augmented Multilingual Knowledge Editing [81.7]
    LLM(Large Language Models)で表される知識は、しばしば誤りであり、時間とともに時代遅れになる可能性がある。 知識編集(KE)は、新しい知識を注入するための効果的で経済的な代替手段として発展してきた。 本稿では,LLMの新たな知識を更新するためにRetrieval-augmented Multilingual Knowledge Editor (ReMaKE)を提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 20 Dec 2023 14:08:58 GMT)
  • マルチリンガルな知識編集手法の提案
  • リポジトリはGitHub – Vicky-Wil/ReMaKE、GitHub – zjunlp/EasyEdit: An Easy-to-use Knowledge Editing Framework for LLMs.を内部的に利用しているよう。

NoMIRACL: Knowing When You Don’t Know for Robust Multilingual Retrieval-Augmented Generation

  • NoMIRACL: Knowing When You Don’t Know for Robust Multilingual Retrieval-Augmented Generation [92.5]
    Retrieval-augmented Generation (RAG) は、外部の知識ソースを活用して、事実の幻覚を減らすことで、大きな言語モデル(LLM)を出力する。 NoMIRACLは18言語にまたがるRAGにおけるLDM堅牢性を評価するための人為的アノテーション付きデータセットである。 評価の結果,GPT-4はフランス語や英語などの高リソース言語で頻繁に幻覚を呈することがわかった。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 18 Dec 2023 17:18:04 GMT)
  • RAGにおける頑健性のマルチリンガルなベンチマーク。 hallucination rateとerror rateがメトリクス。GPT-4のbase lineがあるが「GPT-4 achieves a high 33.2% hallucination rate on the non-relevant subset and 14.9% error rate on the relevant NoMIRACL split, highlighting that GPT-4 finds it challenging to dismiss non-relevant passages over relevant passages in first-stage retrieved information.」と十分とは言えなさそうな結果。日本語はhallucination rateが高くerror rateが低い結果となっている。
  • リポジトリはproject-miracl/nomiracl: A multilingual dataset to evaluate LLM robustness in RAG setup against first-stage retrieval errors on 18 languages. (github.com)