論文の概要: Drilling Down into the Discourse Structure with LLMs for Long Document Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13565v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 18:22:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 14:16:53.565814
• Title: Drilling Down into the Discourse Structure with LLMs for Long Document Question Answering
• Title（参考訳）: LLMを用いた長期文書質問応答のための談話構造へのドリルダウン
• Authors: Inderjeet Nair, Shwetha Somasundaram, Apoorv Saxena, Koustava Goswami
• Abstract要約: 本稿では,文書に共通する談話構造を利用した一組の手法を提案する。 複雑なマルチホップ質問応答において,我々のアプローチをテキスト自己認識推論エージェントと組み合わせて,最高のゼロショット性能を実現する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.022057415488129
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We address the task of evidence retrieval for long document question answering, which involves locating relevant paragraphs within a document to answer a question. We aim to assess the applicability of large language models (LLMs) in the task of zero-shot long document evidence retrieval, owing to their unprecedented performance across various NLP tasks. However, currently the LLMs can consume limited context lengths as input, thus providing document chunks as inputs might overlook the global context while missing out on capturing the inter-segment dependencies. Moreover, directly feeding the large input sets can incur significant computational costs, particularly when processing the entire document (and potentially incurring monetary expenses with enterprise APIs like OpenAI's GPT variants). To address these challenges, we propose a suite of techniques that exploit the discourse structure commonly found in documents. By utilizing this structure, we create a condensed representation of the document, enabling a more comprehensive understanding and analysis of relationships between different parts. We retain $99.6\%$ of the best zero-shot approach's performance, while processing only $26\%$ of the total tokens used by the best approach in the information seeking evidence retrieval setup. We also show how our approach can be combined with \textit{self-ask} reasoning agent to achieve best zero-shot performance in complex multi-hop question answering, just $\approx 4\%$ short of zero-shot performance using gold evidence.
• Abstract（参考訳）: 我々は,文書内の関連する段落を検索して質問に回答することを含む,長文質問応答に対する証拠検索の課題に対処する。 我々は,様々なnlpタスクにおける前例のない性能のため,ゼロショットの文書証拠検索タスクにおける大規模言語モデル(llm)の適用性を評価することを目的とした。 しかし、現在LLMは、限られたコンテキスト長を入力として消費できるため、セグメント間の依存関係の取得に欠如しながら、インプットがグローバルコンテキストを見落としてしまう可能性があるため、ドキュメントチャンクを提供する。 さらに、大きな入力セットを直接供給することで、特にドキュメント全体を処理する場合(OpenAIのGPT変種のようなエンタープライズAPIで金銭的費用がかかる可能性がある)、かなりの計算コストが発生する可能性がある。 これらの課題に対処するために,文書で一般的に見られる談話構造を利用する手法のスイートを提案する。 この構造を利用することで、文書の凝縮表現を作成し、異なる部分間の関係のより包括的な理解と分析を可能にする。 我々は、最高のゼロショットアプローチのパフォーマンスの99.6\%を保ちながら、情報検索検索設定において、最良のアプローチで使用されるトークンの合計の26\%しか処理しない。 また,本手法と<textit{self-ask}推論エージェントを併用して,複雑なマルチホップ質問応答において最高のゼロショット性能を実現し,金の証拠を用いたゼロショット性能を$$\approx 4\%$に短縮できることを示す。

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