RAGにおいて取得された情報と事前知識が矛盾しても、情報に説得力があるときLLMは受け入れる | AIDB

背景 LLMは、膨大な知識を備えていますが、知識が不正確だったり、情報が古くなるといったケースもあり、それが問題になると指摘されています。 そこで、外部情報との連携が注目されています。 一般にRAG（Retrieval-Augmented Generation）と呼ばれるシステムです。ただし、外部情報がLLMの持つ知識と矛盾するケース（以降、これを「対立知識」と呼びます）は避けられません。そんなとき何が起こるのかを理解する必要があります。 そこで研究者らは、LLMが「対立知識」に直面した時の振る舞いについて調査を行いました。 この調査の難しさは、「対立知識」をどう準備するかにありました。工夫が足らないとLLMが容易に矛盾に気づく可能性があります。 そこで本研究では、LLMの知識を明確に引き出し、それに対立する情報を用意する手法が新たに提案されています。以下の点を検証しました。 外部情報同士