- Parameters vs. Context: Fine-Grained Control of Knowledge Reliance in Language Models [39.7]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識を統合することで、大規模言語モデル(LLM)における幻覚を緩和する。 パラメトリック知識と検索コンテキストの対立は、RAGに課題をもたらす。 パラメトリックおよび文脈知識へのRAGの依存度を制御するためのプラグイン・アンド・プレイ方式である*CK-PLUG*を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Mar 2025 06:26:28 GMT) - LLM内部の知識（arametric knowledge ）とRAGのRetirerverなどから与えられる知識（retrieved context）のバランスをとる手法、CK-PLUG (Controllable Knowledge Plug-in)の提案。
- リポジトリはGitHub – byronBBL/CK-PLUG: Official repository of paper “Parameters vs. Context: Fine-Grained Control of Knowledge Reliance in Language Models”