본 연구는 질문에 대한 답변 생성 시 출처 정보를 정확하게 귀속시키는 CoTAR(Chain-of-Thought Attribution Reasoning) 방법을 제안한다. 이 방법은 질문에 대한 답변을 생성하는 과정에서 관련 정보를 추출하고 이를 적절한 출처에 귀속시키는 것에 초점을 맞춘다.
제안된 CoTAR 방법은 세 가지 수준의 귀속 방식을 지원한다:
실험 결과, CoTAR 방법을 사용하면 답변의 품질과 출처 정확성이 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 특히 구 수준과 문장 수준의 귀속 방식에서 두드러진 성능 향상이 관찰되었다. 또한 소규모 모델에 CoTAR 방법을 적용하여 fine-tuning하면 GPT-4 모델을 능가하는 성능을 보이기도 했다.
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Ключові висновки, отримані з
by Moshe Bercha... о arxiv.org 04-17-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.10513.pdfГлибші Запити