multi-choice question answering | BriefGPT

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大型语言模型中的关键神经元分析
本研究引入了神经元归因逆向集群归因（NA-ICA）的新架构不受限于特定模型，能够有效识别大型语言模型中的关键神经元，并通过多选题回答的代理任务检查单词以外的长文本答案。经验评估证明，NA-ICA 明显优于基准方法。此外，对神经元分布的分析揭
PDF19 days ago
EHRNoteQA：临床环境下评估大型语言模型的患者特定问题回答基准
这项研究介绍了 EHRNoteQA，这是一个为评估临床环境中大型语言模型（LLMs）而定制的创新患者特定问题回答基准。它是首个采用多项选择问题回答格式的数据集，通过分析多个临床记录来回答单个问题，与其他格式相比，在自动评估中有效地评估 LL
PDF4 months ago
EMNLPLLM 在理解逆关系上的无效性研究
大型语言模型在形式化语言任务中取得了显著的成功，但目前的基准主要遵循 LLM 的预训练数据分布。本文探讨了 LLM 在一种特殊情况下的结构语义理解能力问题，提出了 ConvRe 基准，通过多项选择问答任务评估 LLM 确定关系和相关文本匹配
PDF9 months ago
二元分類法是否為多選問答的有效方法？
本研究提出将多选题回答任务改为二元分类，并且使用了 DeBERTa 模型，实现了对实际问题的有效解答。
PDF2 years ago
通过文本生成解释问答模型
本论文提出了一种模型，通过生成文本提供细节信息，使多选题回答模型更容易理解，并采用多种损失函数来鼓励自然文本输出，从而达到与端到端架构相当的性能水平。
PDF4 years ago
ACLHEAD-QA：一个用于复杂推理的医疗保健数据集
该研究提出了一个多选题答题测试平台 HEAD-QA，以鼓励对复杂推理问题的研究。研究者使用了来自西班牙医疗系统专业职位考试的问题，在单语言（西班牙语）和跨语言（到英语）信息检索和神经技术实验方面进行了测试。结果表明 HEAD-QA 挑战了当
PDF5 years ago