Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards leveraging LLMs for Conditional QA

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。

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