关键词closed-book question answering
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- 大型语言模型的语义一致性保障
通过引入语义一致性的综合度量和提出的问询策略来提高大型语言模型在开放式文本生成和闭卷问题回答方面的性能。
- ACL时间理解的显著跨度屏蔽
通过引入时间跨度遮蔽（TSM）中间训练，我们在已有的 Salient Span Masking（SSM）的基础上进行了研究，发现 SSM 单独对三项时间任务的下游性能有所提高，可以通过增加 TSM 任务进一步提高平均 0.29 分，并自主探 - 针对闭卷长篇问答的查询精炼提示
通过定义查询细化提示，可以提高大型语言模型在长篇输出评估和多方面问题回答中的表现，并在闭书问题回答设置中胜过完全微调模型，并取得与检索后生成开书模型相当的结果。
- 上下文生成改善开放域问答
我们提出了一个采用粗到细方法提取相关知识和回答问题的两阶段闭书问题回答框架，实验结果显示我们的方法明显优于先前的闭书 QA 方法并与利用外部知识源的开书方法相当。
- ICLR朗读增强语言模型
我们提出了一种新的思路，帮助大型语言模型（LLMs）在不从外部语料库检索的情况下生成更准确的事实知识，称为 RECITation-augmented gEneration（RECITE）。 通过利用口述作为中间步骤，RECITE 可以在各种