LLM-Specific Utility: A New Perspective for Retrieval-Augmented Generation
LLM-Specific Utility: A New Perspective for Retrieval-Augmented Generation [110.6] Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部知識を取り入れた大規模言語モデル(LLM)を強化する。 既存の研究はしばしばユーティリティをジェネリック属性として扱い、異なるLLMが同じ通路から異なる利益をもたらすという事実を無視している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 13 Oct 2025 12:57:45 GMT)
「(1) We highlight the new perspective of utility for RAG, i.e., LLM-specific utility. (2) We introduce the LLM-specific utility judgment task, propose a benchmarking procedure, and provide a comprehensive empirical analysis of various LLMs and methods.(3) We identify the key direction in achieving more effective LLM-specific utility judgment: known queries should reject all passages, while unknown ones must identify useful ones, which need to be analyzed further.」とのこと。そうだよねという印象で、RAGの特性を整理するうえでも参考になる。