question answering task | BriefGPT

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微调与检索增强生成：面向不那么流行的知识
通过检索增强生成（RAG）和精调（FT）方法来定制大型语言模型（LLM），以应对低频实体的问答任务，结果表明，FT 显著提升性能，尤其在最受欢迎和最不受欢迎的实体组中，而 RAG 优于其他方法。
PDF4 months ago
使用强化学习将英语中等规模 GPT 模型对齐到西班牙语小闭域中
本文提出一种将原本用于英语开放域的中型 GPT 模型对齐到西班牙语的小型闭域的方法，并使用神经网络训练和实现了 “奖励模型”，来提高系统答案的解码和生成，结果表明这种方法是可行的。
PDFa year ago
明确规划有助于语言模型在逻辑推理中的表现
在本文中，我们提出了一个使用语言模型进行多步逻辑推理的新型系统，该系统将显式计划纳入其推理过程中，从而通过向前看到它们的未来效果，能够在每一步上做出更明智的推理决策。在我们的实验中，我们的完整系统明显优于其他竞争系统，在多项选择题回答任务中
PDFa year ago
ACL从文本中提取受害者人数
人道主义领域的决策者需要实时和准确的信息，在危机事件中了解受伤的平民数量对于适当分配援助至关重要。将受害者计数提取作为回答问题（QA）任务，并探讨提取可靠性和鲁棒性，我们比较正则表达式、依赖解析、基于语义角色标注的方法和先进的文本到文本模型
PDFa year ago
ANNA: 增强语言表达能力用于问答
本文中，我们展示了数据处理、预训练任务、神经网络建模或微调的方法如何单独影响性能，以及当这些方法共同考虑预训练模型时，语言模型在特定的问答任务上表现出最佳结果；具体地，我们提出了一种扩展的预训练任务和一种新的邻居感知机制，能更多地关注邻近的
PDF2 years ago
EMNLP自然语言处理模型的精确可靠能量测量
本文指出现有软件实现的能量消耗测量并不准确，因为它们没有考虑到硬件差异及资源利用对能量消耗的影响。研究者们通过四个不同的 NLP 模型进行实验测量，并使用硬件电量计对现有能量测量的误差进行了量化。研究者呼吁需要一个更准确的能量估算模型，以考
PDF4 years ago