VERAシステムで言語モデルを改善する

大規模言語モデル（LLM）はどんどん人気になってるけど、学んだことだけに頼るから時々間違った答えを出しちゃうんだ。それを改善するために、RAG（Retrieval-Augmented Generation）っていう方法があって、LLMを外部情報システムと組み合わせるんだ。これで追加のコンテキストが提供されて、答えの正確性が向上するんだけど、関係ない文書に依存したり、既に学んだことに基づいて間違えたりする問題がまだある。

それに対処するために、VerA（Validation and Enhancement for Retrieval Augmented systems）っていうシステムが提案されたんだ。VERAは、取得した情報とLLMが生成した答えの両方をチェックして改善することを目指してる。主な機能は二つあって、一つは情報の関連性を評価してから応答を生成すること、もう一つは応答が正確で明確かを確認すること。

#VERAの動作方法

VERAは、追加情報を取得する必要があるかどうかを評価する特別なLLMを使うよ。取得した情報の重要性を評価して、不要な部分を取り除いて、LLMが使うために鋭く洗練された形にするんだ。LLMが応答を生成したら、VERAはそれを小さな文に分けて、元の質問との関連性をチェックして、すべてがコンテキストに忠実であることを確認する。

このシステムはいろんな指標を使って、取得した内容と応答の両方を評価する。これによってRAGシステムの性能が向上し、応答がもっと正確で関連性のあるものになる。

#正確な情報の重要性

RAGの方法は、LLMの入力を強化するために関連するテキストのパッセージを含めることを目指してる。これで特定の知識が必要なタスクでの事実の間違いを減らすの。しかし、過去の研究では、これらのモデルが取得した文書と正しく関連しないテキストを生成したり、矛盾することがあったってわかったんだ。

要するに、すべての質問に追加情報が必要ってわけじゃない。一部はモデルが既に知ってることで答えられる。だから、取得した情報とLLMが提供する答えの質が高いことを確保するのが大事なんだ。

#VERAで使われる指標

VERAがシステムのパフォーマンスを測るために使ういくつかの指標：

• 応答の適合性： これは、答えが提供された情報とどれだけ密接に関連しているかをチェックする。
• 応答の関連性： これは、答えにどれだけ関連する情報が含まれているかを見る。
• コンテキストの関連性： これは、取得した情報のどれだけが質問に答えるのに役立つかを評価する。

これらの指標はRAGシステムのパフォーマンスを包括的に評価する方法を提供する。

#VERAが取るステップ

VERAは、取得したソースの質を向上させてからLLMに入力し、その後LLMが生成した応答の適合性と関連性を改善する。

1. 取得が必要かを評価： すべての質問に追加情報が必要なわけじゃない。VERAは最初に、もっとコンテキストを取得すべきか、モデルが既存の知識で応答できるかを決めるよ。もし取得が必要なら、VERAは必要な内容を取得する。

2. 取得した情報の評価： 関連するコンテキストが得られたら、VERAはその関連性をチェックして不要な詳細を排除し、内容が有用であることを確保する。

3. 応答の評価： LLMが応答を生成した後、VERAはそれを個々の文に分解して評価する。それぞれの文が初めの質問にどれだけ関連しているかをチェックして、無関係なものは取り除く。

4. 応答の質を確保： VERAは、文が正しいかどうかをチェックするだけにとどまらず、応答を形成するためのコンテキストが関連していて正確であることを確保する。

#使用されたタスクとデータセット

VERAの効果を試すために、いろんなデータセットとタスクが選ばれた：

• SQuAD-2.0データセット： これは読解力についてで、質問はウィキペディアの記事に基づいていて、答えがない質問もある。
• DROPデータセット： これは段落を理解することに重点を置いていて、情報を数えたり整理したりする推論スキルが必要だ。

実際のアプリケーションのために、VERAは歴史的な出来事や財務報告などいろんなトピックの文書でテストされた。様々な事前訓練されたモデルを使って、いろんなスケールでVERAの効果を示した。

#結果と効果

VERAのテスト結果は、データセットと実世界のアプリケーションの両方で大きな改善を示した。Mistral-7B-instructのような小さなモデルでは、VERAはSQuAD-2.0で精度を20%向上させて、DROPで15%向上させた。GPT-4oのような大きなモデルでも精度が上がって、VERAがどんなサイズの言語モデルでも効果的に性能を向上させることを示してる。

実践的なアプリケーションでは、適合性と関連性を評価するのに、VERAは小さなモデルがより良いパフォーマンスを発揮するのを助け、先進的なモデルでも顕著な改善を提供して、その多才さと信頼性を示してる。

#結論

VERAは、LLMを改善するRAGの欠点に対処する新しいシステムなんだ。特別な評価者を使うことで、応答の質と関連性を向上させる。VERAの多段階のアプローチは、取得の必要性を判断し、取得した文書を徹底的に評価し、生成された応答を厳しくチェックして洗練させることを確実にする。

応答を明確な文に分解して、それぞれが取得したコンテキストに裏付けられていることを確保することで、VERAは正確で信頼できる答えを提供する。この信頼性と正確性の向上の可能性は、高品質な情報が必要なアプリケーションには重要なんだ。

#制限と今後の方向性

VERAは効果的だけど、いくつかの制限がある。小さなモデルは、大きなモデルがうまく処理できる微妙な評価を扱うのが苦手なんだ。将来的な改善は、特にこれらの小さなモデルに対して評価方法を強化することを含むかもしれない、プロセスをもっとコスト効率よくするためにね。

さらに、VERAが使っている方法は各ステップで複数の評価が必要だから、リアルタイムアプリケーションにはあんまり向いてないかもしれない。将来的には、このプロセスをもっと迅速で効率的にすることに焦点を当てて、応答の質を維持しながら改善することが求められるかも。

全体的に、VERAは情報の生成と評価の仕方を洗練させる可能性が大きくて、より効果的な言語モデルへの道を切り開いてる。