論文の概要: GenDec: A robust generative Question-decomposition method for Multi-hop reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11166v1
• Date: Sat, 17 Feb 2024 02:21:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 23:01:45.633938
• Title: GenDec: A robust generative Question-decomposition method for Multi-hop reasoning
• Title（参考訳）: GenDec:マルチホップ推論のための堅牢な生成的質問分解手法
• Authors: Jian Wu and Linyi Yang and Yuliang Ji and Wenhao Huang and B\"orje F. Karlsson and Manabu Okumura
• Abstract要約: マルチホップQAには、複雑な質問に答えるステップバイステップの推論が含まれる。 マルチホップ質問応答における既存の大規模言語モデル(LLM)推論能力は現在も探索が続けられている。 LLMが正しい結論に達するために望ましい推論連鎖に従うかどうかは不明である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.12904215053187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-hop QA (MHQA) involves step-by-step reasoning to answer complex questions and find multiple relevant supporting facts. However, Existing large language models'(LLMs) reasoning ability in multi-hop question answering remains exploration, which is inadequate in answering multi-hop questions. Moreover, it is unclear whether LLMs follow a desired reasoning chain to reach the right final answer. In this paper, we propose a \textbf{gen}erative question \textbf{dec}omposition method (GenDec) from the perspective of explainable QA by generating independent and complete sub-questions based on incorporating additional extracted evidence for enhancing LLMs' reasoning ability in RAG. To demonstrate the impact, generalization, and robustness of Gendec, we conduct two experiments, the first is combining GenDec with small QA systems on paragraph retrieval and QA tasks. We secondly examine the reasoning capabilities of various state-of-the-art LLMs including GPT-4 and GPT-3.5 combined with GenDec. We experiment on the HotpotQA, 2WikihopMultiHopQA, MuSiQue, and PokeMQA datasets.
• Abstract（参考訳）: マルチホップQA(MHQA)は、複雑な質問に答え、複数の関連するサポート事実を見つけるためのステップバイステップの推論を含む。 しかし、マルチホップ質問応答における既存の大規模言語モデル(llms)の推論能力は、マルチホップ質問に答えるには不十分である。 さらに、LLMが正しい最終解を得るために望ましい推論連鎖に従うかどうかは不明である。 本稿では,rag における llms の推論能力を高めるための追加抽出証拠を組み込んだ独立かつ完全サブクエスチョーションを生成することにより,説明可能な qa の観点から,\textbf{gen}erative question \textbf{dec}omposition method (gendec) を提案する。 Gendecの効果, 一般化, 堅牢性を示すために, 我々は2つの実験を行い, 第一に, 段落検索とQAタスクにおけるGenDecと小さなQAシステムを組み合わせる。 第2に,GenDecと組み合わせた GPT-4 と GPT-3.5 を含む様々な最先端 LLM の推論能力について検討した。 我々はHotpotQA, 2WikihopMultiHopQA, MuSiQue, PokeMQAデータセットについて実験を行った。

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