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専門家が作成した質問と検証された回答 - EXPERTQA


コアコンセプト
専門家が作成した質問に対して、信頼できる情報源に基づいた回答を生成し、専門家による検証と修正を経たデータセット。
抽象
本研究では、専門家が作成した質問に対して、大規模言語モデルを使って回答を生成し、専門家による検証と修正を経たデータセットを構築しました。 まず、32分野の専門家484人に質問を作成してもらいました。質問には、シナリオベースの質問や、情報源を必要とする質問など、専門家の実際の情報ニーズを反映したものが含まれています。 次に、生成された回答に対して、専門家が以下の観点から評価を行いました: 回答の有用性 主張の情報性、事実性、引用元の信頼性 主張と引用元の整合性 専門家は、必要に応じて回答を修正し、事実に基づいた信頼できる回答を作成しました。 この結果、2,177の質問と検証された回答からなるEXPERTQAデータセットが構築されました。このデータセットには、専門家の情報ニーズを反映した質問、主張の事実性と引用元の信頼性に関する評価、専門家による修正が含まれています。
統計
無作為に選択された質問の75%以上で、専門家は回答の有用性を「有用」または「部分的に有用」と評価した。 医療や法律といった高リスク分野では、35%から31%の主張で引用元が不完全であると評価された。 専門家が信頼できると評価した引用元は全体の49%にとどまった。
引用
「専門家の情報ニーズを反映した質問、主張の事実性と引用元の信頼性に関する評価、専門家による修正が含まれている」 「医療や法律といった高リスク分野では、多くの主張で引用元が不完全であり、信頼できる引用元が少ない」

から抽出された主要な洞察

by Chaitanya Ma... arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.07852.pdf
ExpertQA

より深い問い合わせ

専門家が作成した質問以外にも、大規模言語モデルを活用できる分野はあるだろうか。

大規模言語モデルは、専門家が作成した質問以外にもさまざまな分野で活用されています。例えば、教育分野では教材の作成や学習支援、ビジネス分野では市場調査や顧客対応、エンターテイメント分野では脚本執筆やキャラクター開発などに利用されています。さらに、環境科学や社会科学、技術分野など幅広い領域で大規模言語モデルの活用が期待されています。これらの分野では、大規模言語モデルを使用してデータの分析や予測、意思決定のサポートなどが行われています。

専門家以外の一般ユーザーにとって、大規模言語モデルの回答の信頼性をどのように高めることができるか。

一般ユーザーが大規模言語モデルの回答の信頼性を高めるためには、以下の方法が有効です。 複数の情報源を参照する: 大規模言語モデルの回答を受け取った際には、複数の信頼性の高い情報源から情報を確認することが重要です。情報の一元化ではなく、複数の視点から情報を検証することで信頼性を高めることができます。 クリティカルシンキングを行う: 大規模言語モデルの回答を受け取った際には、その内容を客観的に評価し、疑問点や矛盾点を見つけるためにクリティカルシンキングを行うことが重要です。情報の真偽を検証するために、論理的思考や情報の信頼性を判断する能力を活用することが必要です。 専門家の意見を参考にする: 大規模言語モデルの回答が特定の分野や専門知識を必要とする場合、専門家の意見や知識を参考にすることで回答の信頼性を高めることができます。専門家の意見を取り入れることで、回答の内容をより正確に評価することが可能です。

専門家の知識を効果的に取り入れることで、大規模言語モデルの性能をどのように向上させることができるか。

専門家の知識を効果的に取り入れることで、大規模言語モデルの性能を以下のように向上させることができます。 ドメイン特化: 専門家の知識をモデルに組み込むことで、特定の分野や業界に特化した回答を生成する能力を向上させることができます。専門家の知識を活用することで、モデルの回答がより正確で信頼性の高いものとなります。 ファクトチェック: 専門家の知識を活用して、大規模言語モデルが生成する回答のファクトチェックを行うことが重要です。専門家が回答の内容を検証し、事実と整合性があるかどうかを確認することで、モデルの性能を向上させることができます。 回答の精度向上: 専門家の知識をモデルに組み込むことで、回答の精度や適切性を向上させることができます。専門家のフィードバックや修正を取り入れることで、モデルがより適切な回答を生成する能力を高めることができます。
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