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原標(biāo)題：今日Arxiv最熱NLP大模型論文：北京大學(xué)發(fā)布“討論鏈”，利用LLM協(xié)作回答復(fù)雜問題
關(guān)鍵字：模型,框架,問題,證據(jù),開放式
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：8373字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 芒果
引言：開放式問答的挑戰(zhàn)開放式問答（Open-ended Question Answering, QA）是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它要求模型能夠找到合適的證據(jù)，并形成有理有據(jù)、全面且有幫助的答案。在實(shí)際應(yīng)用中，模型還需要能夠就與問題緊密相關(guān)的潛在場景進(jìn)行擴(kuò)展討論。雖然開源的大型語言模型（Large Language Models, LLMs）通過檢索模塊的增強(qiáng)能夠產(chǎn)生連貫的答案，但在可靠證據(jù)選擇和深入問題分析方面仍然存在不足。本文提出了一個(gè)新穎的“討論鏈”框架（Chain-of-Discussion framework），通過利用多個(gè)開源LLMs之間的協(xié)同作用，旨在為開放式QA提供更正確、更全面的答案。實(shí)驗(yàn)表明，多個(gè)LLMs之間的討論在提高答案質(zhì)量方面起著至關(guān)重要的作用。
論文標(biāo)題：Chain-of-Discussion: A Multi-Model Framework for Complex Evidence-Based Question Answering
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2402.16313.pdf
復(fù)雜開

原文鏈接：今日Arxiv最熱NLP大模型論文：北京大學(xué)發(fā)布“討論鏈”，利用LLM協(xié)作回答復(fù)雜問題

聯(lián)系作者

文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI一線開發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺與報(bào)道深度。