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MRAG: Elucidación del espacio de diseño de la generación aumentada por recuperación multimodal
Created by
Haebom
Autor
Chan-Wei Hu, Yueqi Wang, Shuo Xing, Chia-Ju Chen, Suofei Feng, Ryan Rossi, Zhengzhong Tu
Describir
Este artículo analiza sistemáticamente el proceso de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) para mejorar el rendimiento de los modelos visuales de lenguaje a gran escala (LVLM). Los LVLM presentan limitaciones como datos de entrenamiento estáticos, alucinaciones y la imposibilidad de verificar evidencia externa actualizada. RAG mitiga estos problemas accediendo a una base de datos de conocimiento externa. Este artículo examina individualmente la fase de recuperación (configuración de la modalidad y estrategia de recuperación), la fase de reordenamiento (mitigación del sesgo posicional y estrategia de mejora de la evidencia relevante) y la fase de generación (cómo integrar los candidatos recuperados). Proponemos un marco de agente autorreflexivo para integrar el reordenamiento y la generación. Logramos una mejora promedio del rendimiento del 5% sin ajustes.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos el primer análisis sistemático del pipeline RAG en LVLM.
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Proporcionamos estrategias óptimas para cada etapa de búsqueda, re-ranking y generación.
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Impulse mejoras de rendimiento a través de un marco de agente integrado basado en la autorreflexión.
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Se consiguen mejoras significativas del rendimiento (un promedio del 5 %) sin necesidad de realizar ajustes.
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Limitations:
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Dado que estos resultados corresponden a LVLM y conjuntos de datos específicos, se necesita más investigación para determinar su generalización.
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Es necesario evaluar la escalabilidad del marco del agente propuesto y su potencial para diversas áreas de aplicación.
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Falta un análisis cuantitativo del alivio de las alucinaciones.
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Es posible que falte un análisis detallado del impacto de la calidad y el tamaño de la base de datos de conocimientos utilizada en el rendimiento.
