KIWI: A Dataset of Knowledge-Intensive Writing Instructions for Answering Research Questions
المفاهيم الأساسية
Current large language models struggle to effectively follow user instructions for revising long-form answers, as shown by the KIWI dataset analysis.
الملخص
Abstract:
- Large language models (LLMs) are widely used as conversational agents.
- KIWI dataset evaluates LLMs' capabilities in providing writing assistance for long-form answers.
- Models struggle to incorporate new information and follow precise instructions accurately.
Introduction:
- Users rely on LLMs for writing assistance.
- KIWI dataset aims to understand LLMs' instruction-following abilities for writing tasks.
- Different types of instructions issued to LLMs are analyzed.
Interaction Design:
- Knowledge-intensive interaction setting with iterative answer revisions.
- User issues instructions for model to revise answers.
- Interaction continues until user satisfaction or maximum turns reached.
Dataset Collection:
- Creation of high-quality (question, document set) pairs.
- Annotated questions derived from related work sections of research papers.
- Interaction data collected with three LLMs.
Analysis of KIWI:
- Models struggle to integrate new information and perform precise edits.
- Fine-grained instruction analysis reveals different types of instructions and model performance.
- Error analysis highlights common failure patterns.
Experiments:
- Automatic evaluation of instruction following by LLMs.
- Results show models struggle to reliably judge responses for specific instructions.
- Human agreement remains higher than model evaluations.
Related Work:
- Prior efforts in instruction-following datasets and LLM-based evaluation.
- KIWI dataset focuses on writing assistance and text editing tasks.
Conclusion:
- KIWI dataset provides valuable insights into LLMs' instruction-following abilities.
- Potential uses include training data for model improvement and developing accurate reward models.
إعادة الكتابة بالذكاء الاصطناعي
إنشاء خريطة ذهنية
من محتوى المصدر
KIWI
الإحصائيات
모델은 사용자 지시를 따르지 못하고 새로운 정보를 통합하는 데 어려움을 겪습니다.
GPT-4는 스타일 지시에 대해 70% 이상의 좋은 평가를 받지만 정보 요청 지시에 대해 어려움을 겪습니다.
LLM은 특정 편집을 수행하는 데 어려움을 겪습니다.
GPT-4의 "요약" 지시에 대한 응답은 63%의 좋은 평가를 받습니다.
LLM은 새로운 정보를 통합하거나 정확한 편집을 수행하는 데 어려움을 겪습니다.
اقتباسات
"Through a detailed analysis of the collected responses, we find that all models struggle to incorporate new information into an existing answer."
"Our findings indicate that KIWI will be a valuable resource to measure progress and improve LLMs’ instruction-following capabilities for knowledge-intensive writing tasks."
استفسارات أعمق
어떻게 현재의 대형 언어 모델이 새로운 정보를 통합하거나 정확한 편집을 수행하는 데 어려움을 겪는지에 대해 더 깊이 이해할 수 있을까요?
현재의 대형 언어 모델은 새로운 정보를 통합하거나 정확한 편집을 수행하는 데 어려움을 겪는 이유는 몇 가지 측면에서 설명할 수 있습니다. 첫째, 이러한 모델은 다수의 문서에서 정보를 추출하고 통합해야 하는 작업에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 다중 문서 요약 및 통합은 현재의 모델에게 아직 도전적인 과제일 수 있습니다. 둘째, 모델은 정확한 편집을 수행하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 특히 특정 지시에 따라 정확한 수정을 수행하는 것이 모델에게는 복잡한 작업일 수 있습니다. 마지막으로, 새로운 정보를 기존 답변에 일관되게 통합하는 것이 어려울 수 있습니다. 모델은 새로운 정보를 통합할 때 답변의 일관성을 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
이러한 모델의 한계를 극복하기 위한 대안적인 방법은 무엇일까요?
대형 언어 모델의 한계를 극복하기 위한 대안적인 방법은 몇 가지가 있을 수 있습니다. 첫째, 모델을 향상시키기 위해 인간이 평가한 모델 수정을 학습 데이터로 활용할 수 있습니다. 인간이 성공적으로 수정한 모델 수정과 모델이 실패한 경우에 대한 수동 수정을 학습 데이터로 활용하여 모델의 지시 따르기 능력을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 모델 수정의 품질을 평가하기 위한 인간의 판단을 사용하여 글쓰기 지원을 위한 보상 모델을 더 정확하게 개발할 수 있습니다. 마지막으로, 다양한 유형의 지시를 활용하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 이러한 다양한 지시는 모델이 다양한 상황에서 어떻게 작동하는지 이해하고 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 모델의 성능을 향상시키기 위해 어떻게 다양한 유형의 지시를 활용할 수 있을까요?
대형 언어 모델의 성능을 향상시키기 위해 다양한 유형의 지시를 활용하는 방법은 다음과 같습니다. 첫째, 정보를 확장하는 지시와 스타일적인 지시를 모두 고려하여 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 정보를 확장하는 지시는 새로운 정보를 통합하고 답변 범위를 확장하는 데 중점을 두며, 스타일적인 지시는 답변의 형식을 개선하고 수정하는 데 중점을 둘 수 있습니다. 둘째, 모델이 새로운 정보를 통합하고 정확한 편집을 수행하는 데 어려움을 겪는 부분에 초점을 맞추어 추가적인 훈련을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 특정 작업을 더 잘 수행하도록 도울 수 있습니다. 마지막으로, 다양한 유형의 지시를 사용하여 모델의 성능을 평가하고 모델이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있습니다. 이러한 다양한 지시는 모델의 강점과 약점을 식별하고 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.