Towards Explainability in Retrieval-Augmented LLMs
Author:
Affiliation:
1. University of Waterloo
2. York University
3. AT&T Chief Data Office
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10597630/10597390/10598100.pdf?arnumber=10598100
Reference5 articles.
1. Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models;Wei;NeurIPS,2022
2. Language models dont always say what they think: Unfaithful explanations in chain-of-thought prompting;Turpin;NeurIPS,2023
3. Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
4. RAGE Against the Machine: Retrieval-Augmented LLM Explanations
5. CREDENCE: Counterfactual Explanations for Document Ranking
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