論文の概要: DRS: Deep Question Reformulation With Structured Output

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17993v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 02:20:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 15:52:53.503375
• Title: DRS: Deep Question Reformulation With Structured Output
• Title（参考訳）: DRS:構造化出力による深い質問改革
• Authors: Zhecheng Li, Yiwei Wang, Bryan Hooi, Yujun Cai, Nanyun Peng, Kai-Wei Chang,
• Abstract要約: 大規模な言語モデルは、質問の解答不能を識別するが、質問の修正を支援する能力は欠如している。 DRS:Deep Question Reformulation with Structured Outputを提案する。 提案手法は, GPT-3.5 の修正精度を 23.03% から 70.42% に向上させ, Gemma2-9B などのオープンソースの大規模言語モデルのスコアを 26.35% から 56.75% に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 114.14122339938697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Question answering is a fundamental capability of large language models (LLMs). However, when people encounter completely new knowledge texts, they often ask questions that the text cannot answer due to a lack of understanding of the knowledge. Recent research shows that large language models identify the unanswerability of questions, but they lack the ability to help people reformulate their questions. Even powerful models like GPT-3.5 perform poorly in this regard. To enhance the ability of LLMs to assist humans in reformulating questions to extract relevant knowledge from new documents, we propose a zero-shot method called DRS: Deep Question Reformulation With Structured Output. Our proposed method leverages large language models and the DFS-based algorithm to iteratively search for possible entity combinations and constrain the output with certain entities, effectively improving the capabilities of large language models in this area. Extensive experimental results show that our zero-shot DRS method significantly improves the reformulation accuracy of GPT-3.5 from 23.03% to 70.42% and effectively improves the score of open-source large language models, such as Gemma2-9B, from 26.35% to 56.75%.
• Abstract（参考訳）: 質問応答は、大きな言語モデル(LLM)の基本機能である。 しかし、全く新しい知識テキストに遭遇すると、知識の理解の欠如により、文章が答えられないという質問がしばしば行われる。 近年の研究では、大きな言語モデルが質問の解答不可能性を識別しているが、質問の修正を支援する能力が欠如していることが示されている。 GPT-3.5のような強力なモデルでさえ、この点では性能が悪い。 新たな文書から関連知識を抽出する上で, LLMが人間を支援する能力を高めるために, DRS: Deep Question Reformulation with Structured Outputを提案する。 提案手法は,大規模言語モデルとDFSに基づくアルゴリズムを用いて,可能なエンティティの組み合わせを反復的に探索し,特定のエンティティで出力を制限し,この分野における大規模言語モデルの能力を効果的に向上する。 その結果, GPT-3.5の修正精度は23.03%から70.42%に向上し, Gemma2-9Bなどのオープンソースの大規模言語モデルのスコアは26.35%から56.75%に向上した。

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