論文の概要: Resource-Friendly Dynamic Enhancement Chain for Multi-Hop Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17692v1
• Date: Sat, 21 Jun 2025 11:55:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.541991
• Title: Resource-Friendly Dynamic Enhancement Chain for Multi-Hop Question Answering
• Title（参考訳）: マルチホップ質問応答のためのリソースフレンドリーな動的拡張チェーン
• Authors: Binquan Ji, Haibo Luo, Yifei Lu, Lei Hei, Jiaqi Wang, Tingjing Liao, Lingyu Wang, Shichao Wang, Feiliang Ren,
• Abstract要約: この研究はDEC(Dynamic Enhancement Chain)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 DECはまず複雑な質問を論理的に一貫性のあるサブクエストに分解し、幻覚のない推論連鎖を形成する。 その後、コンテキスト対応の書き換えによってこれらのサブクエストを反復的に洗練し、効率的なクエリの定式化を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.077964610022313
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge-intensive multi-hop question answering (QA) tasks, which require integrating evidence from multiple sources to address complex queries, often necessitate multiple rounds of retrieval and iterative generation by large language models (LLMs). However, incorporating many documents and extended contexts poses challenges -such as hallucinations and semantic drift-for lightweight LLMs with fewer parameters. This work proposes a novel framework called DEC (Dynamic Enhancement Chain). DEC first decomposes complex questions into logically coherent subquestions to form a hallucination-free reasoning chain. It then iteratively refines these subquestions through context-aware rewriting to generate effective query formulations. For retrieval, we introduce a lightweight discriminative keyword extraction module that leverages extracted keywords to achieve targeted, precise document recall with relatively low computational overhead. Extensive experiments on three multi-hop QA datasets demonstrate that DEC performs on par with or surpasses state-of-the-art benchmarks while significantly reducing token consumption. Notably, our approach attains state-of-the-art results on models with 8B parameters, showcasing its effectiveness in various scenarios, particularly in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 複雑なクエリに対処するために複数のソースからのエビデンスを統合する必要がある知識集約型マルチホップ質問応答(QA)タスクは、大言語モデル(LLM)による複数のラウンドの検索と反復生成を必要とすることが多い。 しかし、多くの文書と拡張コンテキストを組み込むことは、幻覚や、より少ないパラメータを持つセマンティック・ドリフト・ライトウェイト LLM などの課題を引き起こす。 この研究は、DEC(Dynamic Enhancement Chain)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 DECはまず複雑な質問を論理的に一貫性のあるサブクエストに分解し、幻覚のない推論連鎖を形成する。 その後、コンテキスト対応の書き換えによってこれらのサブクエストを反復的に洗練し、効率的なクエリの定式化を生成する。 検索には,抽出したキーワードを利用して,比較的少ない計算オーバーヘッドで,ターゲットとした正確な文書リコールを実現する軽量な識別型キーワード抽出モジュールを導入する。 3つのマルチホップQAデータセットに対する大規模な実験は、DECが最先端のベンチマークと同程度に動作し、トークン消費を著しく削減していることを示している。 特に,8Bパラメータを持つモデルでは,資源制約のある環境において,様々なシナリオにおいてその有効性を示す。

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