Dec, 2023
利用LLM提升条件问答
Towards leveraging LLMs for Conditional QA
TL;DR该研究探讨了大型语言模型 (LLMs) 在具有挑战性的条件问答领域中的能力和局限性。利用条件问答 (CQA) 数据集，重点关注 T5 和 UL2 等生成模型，我们评估了LLMs在不同问题类型上的性能。研究发现，经过微调的LLMs在某些情况下可以超越现有技术在一些方面的表现，即使没有完全编码所有输入上下文，对于是/否问题的精确匹配 (EM) 和 F1 分数有7-8个点的增加。然而，这些模型在抽取性问答方面遇到了挑战，在与现有技术相比落后于10个以上的点，并且在减少注入错误信息的风险方面也存在问题。与神谕检索器进行的一项研究强调了有效证据检索的关键作用，强调了该领域需要先进解决方案的必要性。此外，我们强调了评估评价指标对性能评估的重要影响，并倡导使用更全面的评估框架。任务的复杂性、观察到的性能差异以及在条件问答任务中改进训练任务和探索基于提示的技术以提高LLMs性能的未来工作的需求，突显了这一领域面临的持续挑战。