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LRP4RAG: Detecting Hallucinations in Retrieval-Augmented Generation via Layer-wise Relevance Propagation

Created by
  • Haebom

저자

Haichuan Hu, Congqing He, Xiaochen Xie, Quanjun Zhang

개요

본 논문은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)에서 여전히 존재하는 환각(hallucination) 문제를 해결하기 위해 LRP(Layer-wise Relevance Propagation) 알고리즘 기반의 새로운 방법인 LRP4RAG를 제안합니다. LRP를 활용하여 RAG 생성기의 입력과 출력 간 관련성을 계산하고, 이를 추가적으로 추출 및 재샘플링하여 여러 분류기에 입력하여 출력에 환각이 포함되어 있는지 여부를 판별합니다. 실험 결과, LRP4RAG는 기존 방법들보다 성능이 우수함을 보였으며, RAG 환각 탐지를 위해 LRP를 활용한 첫 번째 시도입니다.

시사점, 한계점

시사점:
RAG 환각 문제 해결에 LRP 알고리즘을 효과적으로 적용한 새로운 방법 제시.
기존 방법 대비 향상된 환각 탐지 성능을 실험적으로 입증.
RAG 기반 응용 분야의 신뢰성 향상에 기여.
한계점:
LRP4RAG의 성능 향상이 특정 데이터셋이나 모델에 국한될 가능성.
LRP 알고리즘 자체의 계산 복잡도로 인한 성능 저하 가능성.
다양한 유형의 환각에 대한 일반화 성능에 대한 추가 연구 필요.
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