本文提出了一種名為"長問題指代適應(LQCA)"的方法,旨在利用指代消解技術來增強大型語言模型(LLM)在長文理解和問答任務中的能力。該方法包括以下四個步驟:
在長文的子文檔中進行指代消解。利用最新的指代消解模型Maverick,對長文進行分段處理,並在每個子文檔中進行指代消解。
計算指代詞之間的距離。通過構建一個稀疏矩陣來表示指代詞之間的關係,並計算它們之間的距離,以確定哪些指代詞指向同一個實體。
定義指代的代表性詞語。選擇每個指代集合中最具代表性的詞語,作為替換原文中指代詞的依據。
利用指代替換進行問答。將原文中的指代詞替換為代表性詞語,然後將修改後的文本輸入到LLM中進行問答。
通過這四個步驟,LQCA方法能夠有效地處理長文中的指代關係,提高LLM在理解長文和回答問題時的性能。
實驗結果表明,LQCA方法在各種長文理解任務上都取得了顯著的改進,尤其是在需要長距離依賴關係理解的任務中,如總結和多跳問答。與其他方法相比,LQCA在GPT-4模型上的平均性能提升達3.61%。這表明,通過消除長文中的歧義和提高文本質量,可以顯著增強LLM的理解能力。
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