論文の概要: Towards leveraging LLMs for Conditional QA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01143v1
- Date: Sat, 2 Dec 2023 14:02:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 18:52:04.846066
- Title: Towards leveraging LLMs for Conditional QA
- Title(参考訳): 条件付きQAにおけるLCMの活用に向けて
- Authors: Syed-Amad Hussain, Parag Pravin Dakle, SaiKrishna Rallabandi and
Preethi Raghavan
- Abstract要約: 本研究では,条件付き質問応答の挑戦領域におけるLarge Language Models(LLM)の機能と限界について考察する。
これらの結果から,全ての入力コンテキストを完全にエンコードすることなく,微調整LDMがSOTA(State-of-the-art (SOTA))性能を上回ることが判明した。
これらのモデルは、抽出された質問応答において、SOTAを10ポイント以上遅れる問題に遭遇し、偽情報を注入するリスクを軽減する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9649272351760063
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study delves into the capabilities and limitations of Large Language
Models (LLMs) in the challenging domain of conditional question-answering.
Utilizing the Conditional Question Answering (CQA) dataset and focusing on
generative models like T5 and UL2, we assess the performance of LLMs across
diverse question types. Our findings reveal that fine-tuned LLMs can surpass
the state-of-the-art (SOTA) performance in some cases, even without fully
encoding all input context, with an increase of 7-8 points in Exact Match (EM)
and F1 scores for Yes/No questions. However, these models encounter challenges
in extractive question answering, where they lag behind the SOTA by over 10
points, and in mitigating the risk of injecting false information. A study with
oracle-retrievers emphasizes the critical role of effective evidence retrieval,
underscoring the necessity for advanced solutions in this area. Furthermore, we
highlight the significant influence of evaluation metrics on performance
assessments and advocate for a more comprehensive evaluation framework. The
complexity of the task, the observed performance discrepancies, and the need
for effective evidence retrieval underline the ongoing challenges in this field
and underscore the need for future work focusing on refining training tasks and
exploring prompt-based techniques to enhance LLM performance in conditional
question-answering tasks.
- Abstract(参考訳): 本研究では,条件付き質問応答の挑戦領域におけるLarge Language Models(LLM)の機能と限界について考察する。
条件付き質問応答(cqa)データセットを利用し,t5やul2などの生成モデルに着目し,多様な質問タイプにおけるllmの性能を評価する。
以上の結果から,全入力コンテキストを完全エンコードすることなく,微調整LDMがSOTA(State-of-the-art)性能を上回る場合があり,EM(Exact Match)では7~8ポイント,Eye/NoではF1スコアが増加した。
しかし、これらのモデルは、sotaの背後に10ポイント以上遅れ、誤った情報を注入するリスクを緩和する、抽出的質問応答の難しさに遭遇する。
oracle-retrieversによる研究は、この領域における先進的なソリューションの必要性を強調する、効果的な証拠検索の重要な役割を強調している。
さらに,評価指標が性能評価に与える影響を強調し,より包括的な評価枠組みを提唱する。
課題の複雑さ、観察されたパフォーマンスの相違、効果的なエビデンス検索の必要性は、この分野で進行中の課題を浮き彫りにして、トレーニングタスクの精錬と条件付き質問応答タスクにおけるLLMパフォーマンス向上のためのプロンプトベースの技術を探究することの必要性を浮き彫りにしている。
関連論文リスト
- Leveraging Online Olympiad-Level Math Problems for LLMs Training and Contamination-Resistant Evaluation [55.21013307734612]
AoPS-Instructは60,000以上の高品質QAペアのデータセットである。
LiveAoPSBenchは、最新のフォーラムデータから派生したタイムスタンプによる進化的評価セットである。
我々の研究は、高度な数学推論のための大規模で高品質なデータセットの作成と維持にスケーラブルなアプローチを提示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-24T06:39:38Z) - A Survey of Query Optimization in Large Language Models [10.255235456427037]
RAGは、動的に検索し、最新の関連情報を活用することによって、大規模言語モデルの限界を緩和する。
QOは重要な要素として現れ、RAGの検索段階の有効性を決定する上で重要な役割を担っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-23T13:26:04Z) - AGENT-CQ: Automatic Generation and Evaluation of Clarifying Questions for Conversational Search with LLMs [53.6200736559742]
エージェント-CQは、世代ステージと評価ステージの2つのステージから構成される。
CrowdLLMは、人間のクラウドソーシング判断をシミュレートして、生成された質問や回答を評価する。
ClariQデータセットの実験では、質問と回答の品質を評価するCrowdLLMの有効性が示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-25T17:06:27Z) - Exploring Language Model Generalization in Low-Resource Extractive QA [57.14068405860034]
ドメインドリフト下でのLarge Language Models (LLM) を用いた抽出質問応答(EQA)について検討する。
性能ギャップを実証的に説明するための一連の実験を考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-27T05:06:43Z) - Retrieval Augmented Generation (RAG) and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely [8.507599833330346]
外部データで拡張された大規模言語モデル(LLM)は、現実世界のタスクを完了させる際、顕著な能力を示した。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) とファインチューニングが注目され、広く応用されている。
しかし、データ拡張LDMを様々な専門分野に効果的に展開することは、重大な課題である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-23T11:20:20Z) - Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation [19.312330150540912]
新たなアプリケーションは、Large Language Models(LLMs)を使用して、検索強化世代(RAG)機能を強化している。
FRAMESは,LLMが現実的な応答を提供する能力をテストするために設計された高品質な評価データセットである。
本稿では,最先端のLLMでもこの課題に対処し,0.40の精度で検索を行なわないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-19T17:52:07Z) - KaPQA: Knowledge-Augmented Product Question-Answering [59.096607961704656]
我々はAdobe AcrobatとPhotoshop製品に焦点を当てた2つのQAデータセットを紹介した。
また、製品QAタスクにおけるモデルの性能を高めるために、新しい知識駆動型RAG-QAフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-22T22:14:56Z) - MMAU: A Holistic Benchmark of Agent Capabilities Across Diverse Domains [54.117238759317004]
大規模マルチタスクエージェント理解(MMAU)ベンチマークは、複雑な環境設定を必要としない包括的なオフラインタスクを特徴としている。
ツールユース、DAG(Directed Acyclic Graph)QA、データサイエンスと機械学習コーディング、コンテストレベルのプログラミング、数学の5分野にわたるモデルを評価する。
3K以上の異なるプロンプトを含む20の精巧に設計されたタスクにより、MMAUはLLMエージェントの強度と限界を評価するための包括的なフレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-18T00:58:41Z) - Competition-Level Problems are Effective LLM Evaluators [121.15880285283116]
本稿では,Codeforcesにおける最近のプログラミング問題の解決において,大規模言語モデル(LLM)の推論能力を評価することを目的とする。
まず,問題の発生時間,難易度,遭遇したエラーの種類など,様々な側面を考慮して,GPT-4の望ましくないゼロショット性能を総合的に評価する。
驚くべきことに、GPT-4のTheThoughtivedのパフォーマンスは、2021年9月以降、あらゆる困難と種類の問題に対して一貫して問題が減少するような崖を経験している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T18:58:57Z) - Revisit Input Perturbation Problems for LLMs: A Unified Robustness
Evaluation Framework for Noisy Slot Filling Task [18.623619585980688]
本研究では,大言語モデルの対話理解能力を評価するために,スロット充足タスクに基づく統一ロバストネス評価フレームワークを提案する。
具体的には,5種類の単一摂動と4種類の混合摂動データを含む入力摂動評価データセットであるノイズLLMを構築した。
本研究の目的は,LLMの様々なロバスト性評価手法が実世界の雑音のシナリオでどの程度機能するかを評価することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T10:22:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。