대형 언어 모델에 검색 결과를 통합하여 질문 답변 성능 향상
대형 언어 모델의 질문 답변 성능을 향상시키기 위해 검색 결과를 효과적으로 통합하는 방법을 제안한다.
신뢰할 수 있는 질문 답변을 위한 검색 기반 생성 모델 (TRAQ)
TRAQ는 검색 기반 생성 모델에 컨포멀 예측을 적용하여 질문에 대한 의미적으로 정확한 답변을 제공하는 것을 보장합니다.
대형 언어 모델의 매개변수 지식을 활용한 문맥 내 예시 구성
대형 언어 모델의 매개변수 지식을 활용하여 문맥 내 예시를 구성하면 지식 집약적 과제의 성능을 향상시킬 수 있다.
의미 있고 정직한 설명 형식이 인간 피드백의 효과와 사용자 인식에 미치는 영향
설명 형식에 따라 사용자 피드백의 효과와 모델 출력에 대한 이해 및 신뢰도가 크게 달라진다.
질문 답변을 위한 긴 문맥 정보의 효율적인 활용 방법
본 논문은 작은 규모의 인코더 모델과 교차 주의 메커니즘을 활용하여 기존 언어 모델이 더 긴 문맥 정보를 효과적으로 활용할 수 있도록 하는 방법을 제안한다.
다중 홉 질문 답변을 위한 언어 모델의 검색 강화 지식 편집
언어 모델은 실시간 지식 업데이트에 어려움을 겪어 잠재적으로 오래된 또는 부정확한 응답을 생성할 수 있다. 이 문제는 다중 홉 질문을 다룰 때 더욱 어려워지는데, 이는 언어 모델이 질문과 관련된 여러 지식 조각을 업데이트하고 통합해야 하기 때문이다. 이를 해결하기 위해 저자들은 다중 홉 질문 답변을 위한 검색 강화 모델 편집(RAE) 프레임워크를 제안한다.
대화형 언어 모델의 잘못된 추론 사슬을 선별적 필터링으로 완화하기
대화형 언어 모델의 추론 사슬 품질을 평가하고 잘못된 추론 사슬을 제거하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
개방형 질문 답변을 위한 생성기-검색기-생성기 접근법
개방형 질문 답변 과제에서 문서 검색 기술과 대규모 언어 모델을 결합하여 정보적이고 상황에 맞는 답변을 생성하는 새로운 접근법을 제안한다.
대규모 언어 모델에 대한 지식 주입: KnowGPT
KnowGPT는 대규모 언어 모델의 정확성을 향상시키기 위해 지식 그래프에서 관련 지식을 추출하고 효과적으로 주입하는 프레임워크이다.
대규모 언어 모델에 지식 주입: 질문 답변을 위한 KnowGPT
KnowGPT는 지식 그래프(KG)에서 추출한 관련 지식을 대규모 언어 모델(LLM)에 효과적으로 주입하여 질문 답변 성능을 크게 향상시킨다.
