論文の概要: Empower Large Language Model to Perform Better on Industrial Domain-Specific Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11541v3
• Date: Mon, 16 Oct 2023 10:48:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 23:16:23.879379
• Title: Empower Large Language Model to Perform Better on Industrial Domain-Specific Question Answering
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる産業ドメイン固有の質問応答の性能向上
• Authors: Fangkai Yang, Pu Zhao, Zezhong Wang, Lu Wang, Jue Zhang, Mohit Garg, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、オープンドメインタスクにおいて大きな成果を上げている。 しかし、実際の産業ドメイン固有のシナリオにおけるパフォーマンスは、特定のドメイン知識が欠如しているため平均的です。 私たちは、Microsoft製品と顧客が遭遇するIT技術的な問題を中心にした、MSQA(QA)データセットのベンチマークを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.31193273252256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM) has gained popularity and achieved remarkable results in open-domain tasks, but its performance in real industrial domain-specific scenarios is average due to its lack of specific domain knowledge. This issue has attracted widespread attention, but there are few relevant benchmarks available. In this paper, we provide a benchmark Question Answering (QA) dataset named MSQA, centered around Microsoft products and IT technical problems encountered by customers. This dataset contains industry cloud-specific QA knowledge, an area not extensively covered in general LLMs, making it well-suited for evaluating methods aiming to enhance LLMs' domain-specific capabilities. In addition, we propose a new model interaction paradigm that can empower LLM to achieve better performance on domain-specific tasks where it is not proficient. Extensive experiments demonstrate that the approach following our method outperforms the commonly used LLM with retrieval methods. We make our source code and sample data available at: https://aka.ms/Microsoft_QA.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、オープンドメインタスクにおいて顕著な成果を上げてきたが、実際の産業ドメイン固有のシナリオにおけるパフォーマンスは、特定のドメイン知識が欠如していることから平均的である。 この問題は広く注目を集めているが、関連するベンチマークはほとんどない。 本稿では、Microsoft製品を中心にMSQA(QA)データセットのベンチマークを行い、顧客が遭遇するIT技術問題について述べる。 このデータセットには業界クラウド固有のqa知識が含まれており、一般的なllmで広くカバーされていない領域であり、llmsのドメイン特化能力を高めるための評価方法に適している。 さらに,LLMが熟練していない領域固有のタスクにおいて,より優れたパフォーマンスを実現するための新しいモデル相互作用パラダイムを提案する。 広範な実験により,本手法のアプローチが検索法でよく用いられるllmよりも優れていることが証明された。 ソースコードとサンプルデータを、https://aka.ms/Microsoft_QA.comで公開しています。

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