論文の概要: Question Answering as Programming for Solving Time-Sensitive Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14221v1
• Date: Tue, 23 May 2023 16:35:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 14:44:28.241344
• Title: Question Answering as Programming for Solving Time-Sensitive Questions
• Title（参考訳）: 時間に敏感な質問を解くためのプログラミングとしての質問答え
• Authors: Xinyu Zhu, Cheng Yang, Bei Chen, Siheng Li, Jian-Guang Lou, Yujiu Yang
• Abstract要約: 質問回答タスクをプログラミング(QAaP)として再編成するために、LLM(Large Language Models)を適用しようとしています。 現代のLLMは自然言語の理解とプログラミングの両方において優れた能力を持っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.067550875547106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work we try to apply Large Language Models (LLMs) to reframe the Question Answering task as Programming (QAaP). Due to the inherent dynamic nature of the real world, factual questions frequently involve a symbolic constraint: time, solving these questions necessitates not only extensive world knowledge, but also advanced reasoning ability to satisfy the temporal constraints. Despite the remarkable intelligence exhibited by LLMs in various NLP tasks, our experiments reveal that the aforementioned problems continue to pose a significant challenge to existing LLMs. To solve these time-sensitive factual questions, considering that modern LLMs possess superior ability in both natural language understanding and programming,we endeavor to leverage LLMs to represent diversely expressed text as well-structured code, and thereby grasp the desired knowledge along with the underlying symbolic constraint.
• Abstract（参考訳）: この作業では、質問回答タスクをプログラミング(QAaP)として再編成するために、LLM(Large Language Models)を適用しようとしています。 現実の世界の本質的な動的な性質のため、現実的な質問はしばしば象徴的な制約を伴う:時間、これらの質問を解決するには、広い世界の知識だけでなく、時間的制約を満たす高度な推論能力も必要である。 LLMが様々なNLPタスクで顕著なインテリジェンスを示したにも拘わらず、上記の問題が既存のLLMに重大な課題をもたらし続けていることが明らかとなった。 これらの時間に敏感な事実問題を解決するために、現代のLLMは自然言語の理解とプログラミングの両方において優れた能力を持っていることを考慮し、多様に表現されたテキストとよく構造化されたコードを表現するためにLLMを活用し、基礎となる記号的制約とともに所望の知識を把握する。

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