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        今日Arxiv最熱NLP大模型論文:北京大學發布“討論鏈”,利用LLM協作回答復雜問題

        AIGC動態1年前 (2024)發布 夕小瑤科技說
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        今日Arxiv最熱NLP大模型論文:北京大學發布“討論鏈”,利用LLM協作回答復雜問題

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        原標題:今日Arxiv最熱NLP大模型論文:北京大學發布“討論鏈”,利用LLM協作回答復雜問題
        關鍵字:模型,框架,問題,證據,開放式
        文章來源:夕小瑤科技說
        內容字數:8373字

        內容摘要:


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


        原文鏈接:今日Arxiv最熱NLP大模型論文:北京大學發布“討論鏈”,利用LLM協作回答復雜問題

        聯系作者

        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,更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠,兼備行業嗅覺與報道深度。

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