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MEMERAG: A Multilingual End-to-End Meta-Evaluation Benchmark for Retrieval Augmented Generation

Created by
  • Haebom

作者

Mar ia Andrea Cruz Bland on, Jayasimha Talur, Bruno Charron, Dong Liu, Saab Mansour, Marcello Federico

概要

本稿では、多言語エンドツーエンドのメタ評価RAGベンチマーク（MEMERAG）を提示します。従来のRAGシステムの自動評価は、英語中心であるか、翻訳データを使用して文化的ニュアンスを正しく反映できないという制限がありました。 MEMERAGは、MIRACLデータセットに基づいて、さまざまな大規模言語モデル（LLM）を使用して各言語の原語の質問に対する応答を生成し、専門家の信頼性と関連性の評価を通じて構築されました。この論文は、コメントプロセス、高いコメント者間の一致率、さまざまな言語のLLMパフォーマンス分析、および多言語自動評価器（LLM-as-a-judge）のベンチマーク結果を提供します。改善されたプロンプト技術とLLMのパフォーマンスの向上を確実に識別できることを示し、データセットはFigHubで公開されています。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways:
◦
多言語RAGシステムの自動評価のための新しいベンチマーク（MEMERAG）の提供。
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文化的ニュアンスを考慮した、より現実的なRAGシステムの評価が可能。
◦
改善されたプロンプト技術とLLMの性能改善を確実に評価する方法を提示する。
◦
様々な言語のLLM性能比較解析可能
◦
公開されたデータセットを通じて今後の研究に貢献可能。
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Limitations:
◦
MIRACLデータセットに基づいているため、データセットの制限はMEMERAGにも影響を与える可能性があります。
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専門家のコメントに依存しているため、コメントのコストと時間のかかることがあります。
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特定のLLMおよびプロンプト技術に限定された評価結果である可能性があります。
◦
評価基準（信頼性と関連性）以外の重要な側面を考慮しない可能性があります。
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