論文の概要: ARR: Question Answering with Large Language Models via Analyzing, Retrieving, and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04689v3
• Date: Thu, 15 May 2025 17:52:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 14:06:35.953642
• Title: ARR: Question Answering with Large Language Models via Analyzing, Retrieving, and Reasoning
• Title（参考訳）: ARR: 分析・検索・推論による大規模言語モデルによる質問応答
• Authors: Yuwei Yin, Giuseppe Carenini,
• Abstract要約: 本稿では,直感的で効果的で汎用的なQA解法であるARRを紹介する。 質問の意図を分析し、関連する情報を検索し、ステップごとに推論する。 ARRにおいて重要な役割を果たすQAに意図分析を導入するのは、これが初めてである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.825527641316192
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities on complex evaluation benchmarks, many of which are formulated as question-answering (QA) tasks. Enhancing the performance of LLMs in QA contexts is becoming increasingly vital for advancing their development and applicability. This paper introduces ARR, an intuitive, effective, and general QA solving method that explicitly incorporates three key steps: analyzing the intent of the question, retrieving relevant information, and reasoning step by step. Notably, this paper is the first to introduce intent analysis in QA, which plays a vital role in ARR. Comprehensive evaluations across 10 diverse QA tasks demonstrate that ARR consistently outperforms the baseline methods. Ablation and case studies further validate the positive contributions of each ARR component. Furthermore, experiments involving variations in prompt design indicate that ARR maintains its effectiveness regardless of the specific prompt formulation. Additionally, extensive evaluations across various model sizes, LLM series, and generation settings solidify the effectiveness, robustness, and generalizability of ARR.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な評価ベンチマークにおいて印象的な能力を示しており、その多くが質問応答(QA)タスクとして定式化されている。 QA コンテキストにおける LLM のパフォーマンス向上は,その開発と適用性向上にますます不可欠になりつつある。 本稿では,質問の意図の分析,関連情報の検索,ステップごとの推論という3つの重要なステップを明示的に組み込んだ,直感的で効果的で汎用的なQA解法であるARRを紹介する。 特に,本論文は,ARRにおいて重要な役割を担っているQAにおける意図分析を初めて導入したものである。 10種類のQAタスクに対する総合的な評価は、ARRがベースラインメソッドを一貫して上回っていることを示している。 アブレーションおよびケーススタディは、それぞれのARR成分の正の寄与をさらに検証する。 さらに、プロンプト設計のバリエーションを含む実験は、特定のプロンプトの定式化にかかわらず、ARRは有効性を維持していることを示している。 さらに, 各種モデルサイズ, LLM シリーズ, 生成設定の広範な評価により, ARR の有効性, 堅牢性, 一般化性が確立された。

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