Jun, 2024
上下文的重要性：对时间问答系统中上下文信息影响的实证研究
Context Matters: An Empirical Study of the Impact of Contextual Information in Temporal Question Answering Systems
Dan Schumacher, Fatemeh Haji, Tara Grey, Niharika Bandlamudi, Nupoor Karnik...
TL;DR该论文通过经验性地考察训练在各种上下文类型中的时间问答（TQA）系统的鲁棒性，填补大型语言模型（LLM）在处理时态信息方面的不足，发现在涵盖相关、无关、稍微改动和无上下文的混合情况下训练，能增强模型的鲁棒性和准确性，并且问题先于上下文的位置布局有着明显影响。提出了两个新的上下文丰富的 TQA 数据集，ContextAQA 和 ContextTQE，并提供了全面的评估和指南，为培养鲁棒的 TQA 模型奠定了基础，对加强 LLM 在面对多样化和潜在对抗性信息时的鲁棒性具有广泛的影响。