論文の概要: Bactrainus: Optimizing Large Language Models for Multi-hop Complex Question Answering Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06286v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 18:44:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:29:05.053039
• Title: Bactrainus: Optimizing Large Language Models for Multi-hop Complex Question Answering Tasks
• Title（参考訳）: Bactrainus: マルチホップ複合質問応答タスクのための大規模言語モデル最適化
• Authors: Iman Barati, Arash Ghafouri, Behrouz Minaei-Bidgoli,
• Abstract要約: 本研究では,HotpotQAデータセットを用いて,大規模言語モデルのドメイン固有タスク実行能力を評価する。 このタスクは、これらのモデルの言語理解能力を評価するための挑戦的なベンチマークとなる。 その結果,これらの手法と大規模言語モデルを統合することで,F1スコアの最大4%の改善が期待できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.439505575097552
• License:
• Abstract: In recent years, the use of large language models (LLMs) has significantly increased, and these models have demonstrated remarkable performance in a variety of general language tasks. However, the evaluation of their performance in domain-specific tasks, particularly those requiring deep natural language understanding, has received less attention. In this research, we evaluate the ability of large language models in performing domain-specific tasks, focusing on the multi-hop question answering (MHQA) problem using the HotpotQA dataset. This task, due to its requirement for reasoning and combining information from multiple textual sources, serves as a challenging benchmark for assessing the language comprehension capabilities of these models. To tackle this problem, we have designed a two-stage selector-reader architecture, where each stage utilizes an independent LLM. In addition, methods such as Chain of Thought (CoT) and question decomposition have been employed to investigate their impact on improving the model's performance. The results of the study show that the integration of large language models with these techniques can lead to up to a 4% improvement in F1 score for finding answers, providing evidence of the models' ability to handle domain-specific tasks and their understanding of complex language.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLMs) の利用が著しく増加しており,これらのモデルは多種多様な言語タスクにおいて顕著な性能を示している。 しかし、ドメイン固有のタスク、特に深い自然言語理解を必要とするタスクにおけるパフォーマンスの評価は、あまり注目されていない。 本研究では、HotpotQAデータセットを用いたマルチホップ質問応答(MHQA)問題に着目し、ドメイン固有タスクの実行における大規模言語モデルの能力を評価する。 このタスクは、複数のテキストソースからの情報を推論し、組み合わせることを必要とするため、これらのモデルの言語理解能力を評価する上で、困難なベンチマークとなる。 この問題に対処するため,我々は2段階のセレクタ・リーダーアーキテクチャを設計した。 さらに、思考の連鎖(CoT)や質問分解といった手法を用いて、モデルの性能向上に対する影響を調査している。 その結果、これらの手法と大規模言語モデルを統合することで、F1スコアの最大4%の改善が得られ、モデルがドメイン固有のタスクを処理し、複雑な言語を理解する能力を示すことが示唆された。

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