כתבה
arXiv cs.AI ·
גבולות הייחוס-דחיסה ביצירה מוגברת-אחזור
The Attribution-Compression Frontier in Retrieval-Augmented Generation
חוקרים גבולות הייחוס-דחיסה ביצירה מוגברת-אחזור, בודקים שיטות דחיסה ותקציבים, ומשווים תוצאות במודלים שונים. המחקר מראה פערים בין איכות התשובות לייחוס הנכון.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.14245v1 Announce Type: cross Abstract: Context compression reduces generator input in retrieval-augmented generation, but answer quality alone does not characterize citation attribution. We measure citation attribution across compression methods and budgets, comparing reranking, extractive selection, abstractive summarization, token pruning, and an extract-cluster-rewrite construction on ASQA and QASPER under a fixed generator and primary entailment evaluator. On ASQA at a nominal 0.25 budget (achieved compression 0.08), a RECOMP-style compressor's citations score 0.86 precision against its summaries but 0.12 against source spans under our re-attributability protocol. These estimates depend on a shared NLI model for span recovery and citation scoring and lack independent human c
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית