Kohärente Langtext-Antworten aus Passagen in natürlichen Fragen für RAG-Systeme

Konsep Inti

CLAPNQ ist ein Benchmark-Datensatz für Langtext-Frage-Antwort-Systeme, der konzise, vollständige und kohärente Antworten bietet, die auf einer einzigen Passage basieren, ohne Halluzinationen. Der Datensatz eignet sich zur Evaluierung der gesamten RAG-Pipeline, einschließlich Abruf, Generierung und der vollständigen RAG-Verarbeitung.

Abstrak

CLAPNQ ist ein Benchmark-Datensatz für Langtext-Frage-Antwort-Systeme, der aus dem Natural Questions (NQ)-Datensatz erstellt wurde. Der Datensatz enthält sowohl beantwortbare als auch nicht beantwortbare Fragen mit zugehörigen Passagen aus Wikipedia.

Die Antworten in CLAPNQ haben folgende Eigenschaften:

• Kohärent: Die Antworten bestehen aus mehreren, nicht aufeinanderfolgenden Textteilen aus der Passage.
• Konzise: Die Antworten sind etwa 3-mal kürzer als die vollständige Passage.
• Vollständig: Die Antworten enthalten alle für die Beantwortung der Frage notwendigen Informationen.
• Treu: Die Antworten sind in der Passage verankert und enthalten keine Halluzinationen.

Der Datensatz eignet sich zur Evaluierung aller Teile der Retrieval-Augmentierten Generierung (RAG): Abruf, Generierung mit Goldpassagen und die vollständige RAG-Pipeline mit Generierung auf abgerufenen Passagen.

Die Baseline-Experimente zeigen, dass große Sprachmodelle noch erhebliche Fortschritte benötigen, um CLAPNQ erfolgreich zu beantworten, insbesondere in Bezug auf Treue zum Dokument, Durchführung der vollständigen RAG-Pipeline und Erkennen nicht beantwortbarer Fragen.

Statistik

Die Antworten in CLAPNQ sind etwa 3-mal kürzer als die vollständige Passage.
Die Präzision, Rückruf und F1-Werte für RougeL zwischen den ausgewählten Sätzen und der Passage betragen 100/45/59.
Die Präzision, Rückruf und F1-Werte für RougeL zwischen den Antworten und den ausgewählten Sätzen betragen 92/72/79.

Kutipan

"CLAPNQ ist der erste Benchmark-Datensatz für Langtext-Frage-Antwort-Systeme, der verankerte Goldpassagen und einen vollständigen Korpus aufweist, was ihn für die Evaluierung der gesamten RAG-Pipeline geeignet macht."
"Die Baseline-Experimente zeigen, dass große Sprachmodelle noch erhebliche Fortschritte benötigen, um CLAPNQ erfolgreich zu beantworten."

Wawasan Utama Disaring Dari

CLAPNQ

by Sara Rosenth... pada arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02103.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

Wie könnte man den CLAPNQ-Datensatz erweitern, um die Evaluierung von Mehrfachantworten und unterschiedlichen Domänen zu ermöglichen?

Um den CLAPNQ-Datensatz zu erweitern und die Evaluierung von Mehrfachantworten zu ermöglichen, könnte man folgende Schritte unternehmen:

Mehrere Referenzantworten hinzufügen: Statt nur einer Referenzantwort pro Frage könnte man mehrere korrekte Antworten hinzufügen, um die Vielfalt der möglichen Antworten zu berücksichtigen.
Inkorporierung von Mehrfachantwortfragen: Neue Fragen könnten erstellt werden, die explizit nach mehreren Antworten verlangen, um die Fähigkeit der Modelle zu testen, verschiedene Aspekte einer Frage zu erfassen.
Erweiterung auf verschiedene Domänen: Durch Hinzufügen von Fragen und Passagen aus verschiedenen Wissensbereichen oder Domänen könnte die Generalisierungsfähigkeit der RAG-Systeme getestet werden.

Wie könnte man die Leistung von RAG-Systemen auf CLAPNQ verbessern, insbesondere in Bezug auf die Erkennung nicht beantwortbarer Fragen?

Um die Leistung von RAG-Systemen auf CLAPNQ zu verbessern, insbesondere in Bezug auf die Erkennung nicht beantwortbarer Fragen, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Verbesserung der Retrieval-Phase: Durch die Implementierung fortschrittlicherer Retrieval-Modelle könnte die Wahrscheinlichkeit erhöht werden, relevante Passagen für die Beantwortung einer Frage zu finden.
Integration von Unanswerable-Klassifikatoren: Die Implementierung von Modellen, die speziell darauf trainiert sind, unanswerable Fragen zu erkennen, könnte die Genauigkeit bei der Identifizierung solcher Fragen verbessern.
Fine-Tuning auf unanswerable Fragen: Durch das gezielte Fine-Tuning von Modellen auf unanswerable Fragen könnte die Fähigkeit verbessert werden, solche Fragen korrekt zu identifizieren und angemessen zu behandeln.

Welche zusätzlichen Eigenschaften oder Herausforderungen könnten in zukünftigen Langtext-Frage-Antwort-Datensätzen untersucht werden?

In zukünftigen Langtext-Frage-Antwort-Datensätzen könnten folgende zusätzliche Eigenschaften oder Herausforderungen untersucht werden:

Multilinguale Unterstützung: Die Integration von mehrsprachigen Fragen und Antworten könnte die Fähigkeit von Modellen zur Verarbeitung von Informationen in verschiedenen Sprachen testen.
Temporaler Kontext: Die Berücksichtigung von zeitlichen Informationen in Fragen und Antworten könnte die Fähigkeit der Modelle zur Handhabung von historischen oder sich ändernden Informationen verbessern.
Abstrakte Fragen: Das Hinzufügen von abstrakten oder metaphorischen Fragen könnte die Fähigkeit der Modelle testen, über den reinen Textinhalt hinaus Bedeutungen zu erfassen.
Fehlinformationserkennung: Die Integration von Fragen mit falschen Informationen könnte die Fähigkeit der Modelle zur Erkennung und Korrektur von Fehlinformationen testen.