論文の概要: Long-Span Question-Answering: Automatic Question Generation and QA-System Ranking via Side-by-Side Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00179v1
• Date: Fri, 31 May 2024 20:15:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 08:23:47.931162
• Title: Long-Span Question-Answering: Automatic Question Generation and QA-System Ranking via Side-by-Side Evaluation
• Title（参考訳）: ロングスパン質問応答:サイドバイサイド評価による自動質問生成とQAシステムランキング
• Authors: Bernd Bohnet, Kevin Swersky, Rosanne Liu, Pranjal Awasthi, Azade Nova, Javier Snaider, Hanie Sedghi, Aaron T Parisi, Michael Collins, Angeliki Lazaridou, Orhan Firat, Noah Fiedel,
• Abstract要約: 大規模言語モデルにおける長文文の活用について検討し,本書全体の読解データを作成する。 我々の目的は、長いテキストの詳細な理解を必要とする問題を分析し、理解し、推論するLLMの能力をテストすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.16137964758612
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore the use of long-context capabilities in large language models to create synthetic reading comprehension data from entire books. Previous efforts to construct such datasets relied on crowd-sourcing, but the emergence of transformers with a context size of 1 million or more tokens now enables entirely automatic approaches. Our objective is to test the capabilities of LLMs to analyze, understand, and reason over problems that require a detailed comprehension of long spans of text, such as questions involving character arcs, broader themes, or the consequences of early actions later in the story. We propose a holistic pipeline for automatic data generation including question generation, answering, and model scoring using an ``Evaluator''. We find that a relative approach, comparing answers between models in a pairwise fashion and ranking with a Bradley-Terry model, provides a more consistent and differentiating scoring mechanism than an absolute scorer that rates answers individually. We also show that LLMs from different model families produce moderate agreement in their ratings. We ground our approach using the manually curated NarrativeQA dataset, where our evaluator shows excellent agreement with human judgement and even finds errors in the dataset. Using our automatic evaluation approach, we show that using an entire book as context produces superior reading comprehension performance compared to baseline no-context (parametric knowledge only) and retrieval-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルにおける長文文の活用について検討し,本書全体の読解データを作成する。 このようなデータセットを構築するためのこれまでの努力は、クラウドソーシングに依存していたが、コンテキストサイズ100万以上のトランスフォーマーの出現により、完全に自動的なアプローチが可能になった。 我々の目的は、長文の詳細な理解を必要とする問題(例えば、文字弧を含む質問、より広いテーマ、物語の後の初期の行動の結果など)を分析し、理解し、推論するLLMの能力をテストすることである。 本稿では,'Evaluator'を用いた質問生成,回答,モデルスコアリングを含む,自動データ生成のための全体的パイプラインを提案する。 モデル間の解答をペア方式で比較し、Bradley-Terryモデルとランク付けすることで、解答を個別に評価する絶対スコアラーよりも一貫性と差別化のメカニズムが提供される。 また、異なるモデルファミリーのLCMが評価において適度な合意を得られることを示す。 我々は手動でキュレートされたNarrativeQAデータセットを用いてアプローチを基礎とし、評価器は人間の判断と優れた一致を示し、データセットにエラーを見つける。 自動評価手法を用いて,書籍全体を文脈として使用すると,ベースライン・ノ・コンテクスト(パラメトリック知識のみ)や検索ベースアプローチよりも優れた読解能力が得られることを示す。

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