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インサイト - 多ホップ質問応答
多ホップ質問応答のための端末間ビーム検索
多ホップ質問応答では、複数の関連パッセージを見つけ、段階的な推論を行って複雑な質問に答える必要がある。従来の検索手法は2ホップ質問に特化しており、複数ホップの状況に適応できない。本研究では、エンコーダと2つの分類ヘッドを用いて、多ホップ検索プロセス全体をエンドツーエンドでモデル化するビーム検索手法を提案する。また、各ステップで複数の部分仮説を維持することで、早期の検索ミスの影響を軽減する。
多ホップ質問応答のための言語モデルの知識編集における検索強化
大規模言語モデルは質問応答タスクに優れた性能を示すが、リアルタイムの知識更新に課題がある。本研究では、検索強化モデル編集(RAE)フレームワークを提案し、多ホップ質問応答における正確な答えを生成するために、関連する知識を効果的に検索し、言語モデルを編集する。
