complex question-answering | BriefGPT

关键词complex question-answering

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复杂问答中的问题分解中基于背景的能力转移
通过选择相关任务的可用数据源，将复杂问题分解为简单问题或生成逐步推理的依据，并为选择示例提出自动的不确定性感知的范例选择方法，ICAT 在不涉及任何模型训练的情况下表现出优于现有基于提示的解决方案的性能，展示了重复使用现有能力的好处。
PDF8 months ago
通过工具之间的对话和高效微调大型语言模型进行多模式多跳问答
我们采用一种工具交互的分治策略，使大型语言模型能够回答复杂的多模式多跳问题，并以预定义的工具集中的适当工具回答单模式单跳子问题。通过生成工具交互分治数据集并对相应的语言模型进行高效微调，我们增加了大型语言模型的推理能力。实验分析表明，相比现
PDF10 months ago
复杂问答与语言模型的混合架构，调研
本文回顾了混合语言模型在复杂问答（QA，CQA，CPS）中架构和策略的最新进展，指出了提高 LLM 在处理背景知识、安全数据保护、解释性等方面的方法，并探讨了与复杂 QA 相关的挑战及当前解决方案和发展趋势。
PDFa year ago
挑战 ARC-DA：测试你的直接回答问答解决方案
ARC-DA 数据集通过众包与专家审查，将 ARC 多项选择数据集转化为直接回答形式。该数据集包含 2985 个问题，其中至少有 8436 个有效答案，并在自然问题推理中寻找了新的研究方向。
PDF3 years ago
EMNLP基于元强化学习的少样本复杂知识库问答
本文提出了一种基于元强化学习的 CQA 程序归纳方法，以解决常规神经程序归纳的性能不稳定的问题，并在使用较少训练数据的情况下实现了最先进的性能。
PDF4 years ago