論文の概要: Writing your own book: A method for going from closed to open book QA to improve robustness and performance of smaller LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11334v1
• Date: Thu, 18 May 2023 22:47:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 16:58:57.519248
• Title: Writing your own book: A method for going from closed to open book QA to improve robustness and performance of smaller LLMs
• Title（参考訳）: 自分の本を書く: 小さなLLMの堅牢性とパフォーマンスを改善するために、クローズドからオープンな本QAに進む方法
• Authors: Giorgi Kokaia, Pratyush Sinha, Yutong Jiang, Nozha Boujemaa
• Abstract要約: 本稿では,質問応答における大規模言語モデル(LLM)の性能向上のための2つの新しい手法を提案する。 Tree-Searchは、与えられたプロンプトのためにLLMから多様な情報を抽出するために作成されたサンプリング技術である。 自己コンテキスト化QAは、Tree-Searchを活用して、プロンプトに関連する幅広い情報を使用して、モデルが独自のコンテキストを作成することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9421843976231371
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce two novel methods, Tree-Search and Self-contextualizing QA, designed to enhance the performance of large language models (LLMs) in question-answering tasks. Tree-Search is a sampling technique specifically created to extract diverse information from an LLM for a given prompt. Self-contextualizing QA leverages Tree-Search to enable the model to create its own context using a wide range of information relevant to the prompt, evaluate it explicitly and return a open book answer to the initial prompt . We demonstrate that the quality of generated answers improves according to various metrics, including accuracy, informativeness, coherence, and consistency, as evaluated by GPT3.5(text-davinci-003). Furthermore, we show that our methods result in increased robustness and that performance is positively correlated with tree size, benefiting both answer quality and robustness. Finally, we discuss other promising applications of Tree-Search, highlighting its potential to enhance a broad range of tasks beyond question-answering. \noindent We also discuss several areas for future work, including refining the Tree-Search and Self-Contextualizing QA methods, improving the coherence of the generated context, and investigating the impact of bootstrapping on model robustness
• Abstract（参考訳）: 本稿では,問合せタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の性能向上を目的とした,木探索と自己記述型QAという2つの新しい手法を紹介する。 Tree-Searchは、特定のプロンプトのためにLLMから多様な情報を抽出するために特別に作られたサンプリング技術である。 自己コンテキスト化 qaはツリー検索を利用して、モデルがプロンプトに関連する幅広い情報を使用して独自のコンテキストを作成し、明示的に評価し、最初のプロンプトにオープンブックの回答を返す。 GPT3.5(text-davinci-003) で評価した結果, 精度, 情報性, コヒーレンス, 一貫性など, 様々な指標により, 結果の質が向上することを示した。 さらに,本手法は強靭性を高め,木の大きさと正の相関性を示し,応答品質と強靭性の両方に寄与することを示した。 最後に、tree-searchの他の有望な応用について論じ、質問応答以外の幅広いタスクの拡張の可能性を強調した。 木探索および自己文脈化QA手法の精錬、生成したコンテキストのコヒーレンスの改善、ブートストラップがモデルロバスト性に与える影響など、今後の課題についても検討する。

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