NoMIRACL: Evaluating LLM Robustness in Multilingual Retrieval-Augmented Generation

Core Concepts

LLMs struggle to balance hallucination and error rates in multilingual retrieval-augmented generation.

Abstract

NoMIRACL introduces a dataset for evaluating LLM robustness in RAG across 18 languages. It measures hallucination and error rates using two subsets: non-relevant and relevant. Most LLMs struggle to balance both capacities, with GPT-4 showing the best tradeoff. Mistral provides explanations but has high error rates. Different LLMs exhibit various patterns in response generation.

Stats

Models like LLAMA-2, Orca-2, and FLAN-T5 observe high hallucination rates on the non-relevant subset. Mistral can achieve up to a 74.9% error rate on the relevant subset. GPT-4 is observed to provide the best tradeoff on both subsets.

Quotes

Key Insights Distilled From

NoMIRACL

by Nandan Thaku... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.11361.pdf

Deeper Inquiries

質問1

LLMが幻覚とエラー率のバランスを改善する方法は何ですか？ 回答1：LLMが幻覚とエラー率のバランスを向上させるためには、以下のアプローチが考えられます。 プロンプト最適化: LLMへの入力プロンプトを最適化し、正確な情報提示を促すことで、モデルがより的確な回答を生成できるようにします。 ファインチューニング: 特定タスクやドメインにおいてLLMをファインチューニングすることで、特定の課題に対して性能向上を図ります。 外部知識源の統合: 外部知識源から取得した情報を効果的に統合し、モデルが根拠となる事実に基づいた回答を生成するよう指導します。

質問2

RAG（Retrieval-Augmented Generation）中のデータセット多様性は、LLMパフォーマンスにどんな影響を与えますか？ 回答2：データセット多様性は以下の点でLLMパフォーマンスに影響します。 汎用性向上: 多様な言語や文化背景から成るデータセットは、モデルが異なるコンテキストや質問形式に適応しやすくします。これにより、モデル全体の汎用性が向上します。 ロバスト性強化: 異種言語や異文化間で訓練されたモデルは一般的な傾向だけでは対処しきれない複雑さも理解しやすくなります。その結果、RAGタスク全体で安定したパフォーマンスが期待されます。

質問3

外部知譆源はどうすればLLMsへより正確な応答提供可能ですか？ 回答3：外部知識源がLLMsへ正確な応答提供するための方法： 選別精度向上: 正確かつ信頼性高い外部知識ソースから情報収集し、「偽情報」また「古い情報」等不要要素排除して提供すること重要です。 コンテキスト整合性保持: 提供された外部知譆ソース内容と質問内容及びコンテキスト整合させて利用者ニーズ満足可能です。この際自然言語処理技術活用必須です。 以上