論文の概要: DebateQA: Evaluating Question Answering on Debatable Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01419v1
• Date: Fri, 2 Aug 2024 17:54:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 12:38:29.971825
• Title: DebateQA: Evaluating Question Answering on Debatable Knowledge
• Title（参考訳）: DebateQA: 議論可能な知識に基づく質問応答の評価
• Authors: Rongwu Xu, Xuan Qi, Zehan Qi, Wei Xu, Zhijiang Guo,
• Abstract要約: 我々は2,941質問のデータセットであるDebateQAを紹介する。 私たちは、パースペクティブ多様性と論争意識の2つの指標を開発します。 DebateQAを2つのメトリクスで使用し、12の人気のある大規模言語モデルを評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.199937786970027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rise of large language models (LLMs) has enabled us to seek answers to inherently debatable questions on LLM chatbots, necessitating a reliable way to evaluate their ability. However, traditional QA benchmarks assume fixed answers are inadequate for this purpose. To address this, we introduce DebateQA, a dataset of 2,941 debatable questions, each accompanied by multiple human-annotated partial answers that capture a variety of perspectives. We develop two metrics: Perspective Diversity, which evaluates the comprehensiveness of perspectives, and Dispute Awareness, which assesses if the LLM acknowledges the question's debatable nature. Experiments demonstrate that both metrics align with human preferences and are stable across different underlying models. Using DebateQA with two metrics, we assess 12 popular LLMs and retrieval-augmented generation methods. Our findings reveal that while LLMs generally excel at recognizing debatable issues, their ability to provide comprehensive answers encompassing diverse perspectives varies considerably.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) の台頭により,LLMチャットボット上での本質的に議論の余地のある質問に対する回答を求めることができ,その能力を評価する上で信頼性の高い方法が必要になった。 しかし、従来のQAベンチマークでは、この目的のために固定された答えが不十分であると仮定している。 この問題に対処するために、DebateQAという2,941の難解な質問のデータセットを導入し、それぞれに様々な視点を捉えた複数の人手による部分的な回答を添えた。 本研究では,視点の包括性を評価するパースペクティブ・ダイバーシティと,LLMが疑問の解答性を認めているかどうかを評価するディスパプト・アウェアネスの2つの指標を開発する。 実験では、両方のメトリクスが人間の好みと一致し、異なる基盤モデルで安定していることが示されている。 DebateQAと2つのメトリクスを用いて、12の人気のあるLCMと検索拡張生成手法を評価する。 以上の結果から, LLMは概して, 問題点の認識に優れるが, 多様な視点を包含する包括的回答を提供する能力は, かなり異なることが明らかとなった。

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