NAACL

Pointwise Mutual Information as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation

点wise互信息作为检索增强生成的性能评估指标

Tianyu Liu, Jirui Qi, Paul He, Arianna Bisazza, Mrinmaya Sachan, Ryan Cotterell

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； CLCG, University of Groningen（格罗宁根大学认知语言学中心） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 本文提出利用点wise互信息作为检索增强生成的性能评估指标，通过实验验证其在提升生成性能中的有效性。

Comments NAACL 2025 Main Conference. Code is available at https://github.com/lyutyuh/poptimizer