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May, 2023
使用少量数据合成实现高效的开放领域多跳问答
Efficient Open Domain Multi-Hop Question Answering with Few-Shot Data Synthesis
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Mingda Chen, Xilun Chen, Wen-tau Yih
TL;DR
本文提出了一种基于借助少于10个人工标注的问题答案对进行改进较小的语言模型的多跳问答数据合成框架，经过句子等数据集测试实验，证明此框架可以显著提高运行效率并具有较好的准确性。
Abstract
few-shot learning
for open domain
multi-hop question answering
typically relies on large
language models
(LLMs). While powerful, LLMs are
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