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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,853 - 2,857 (5page)
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Large language models have significantly improved response generation capabilities but often generate inaccurate answers due to their reliance on internal knowledge. Retrieval augmented generation incorporates retrieved information into response generation but does not adequately address unnecessary retrievals. To tackle this issue, we propose contribution-based retrieval augmented generation (Con-RAG). Con-RAG determines the necessity of retrieval by evaluating the contributions of questions and retrieved information using the Shapley value. By training a classifier on these contributions, Con-RAG classifies questions based on whether retrieval is necessary, thus mitigating unnecessary retrievals and reducing computational costs. Experimental results show that Con-RAG outperforms existing methods by improving accuracy while using fewer parameters, highlighting its efficiency in reducing unnecessary retrievals. This demonstrates Con-RAG"s effectiveness in enhancing performance while maintaining computational efficiency.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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