MFORT-QA:如何用Few Shot和COT提升表格问答的效果 图表问答 在如今快速变化的职场中,专业人士每天都要从海量文件中提炼关键信息,而这些信息往往隐藏在表格或嵌套的超链接里。表格问答技术应运而生,旨在提取这些重要数据。但传统的表格问答训练,通过提供问题对应的金标准单元格坐标来给出答案,有时并不能确保答案的准确性。幸运的是,大型语言模型
1. 大量使用COT来加强透明度和对模型的理解(尽管对于足够大的模型,不需COT效果也足够好); 2. 大量使用few-shot learning,这些由人类精标,对效果有提升; 3. 在sft和rl环节,使用principles来打分,都采取sample principle + 多次使用的整体思路,这样可以加强模型的鲁棒性(因为加强了judger的diversity); 4. 在使用pre...
4. 批量翻译和多线程: 支持多文件批量翻译和多线程翻译,可以显著提高翻译效率。 5. 翻译优化: 针对长文本翻译进行了优化,包括 AI 术语表、思维链 (Chain of Thought, COT) 翻译、动态 Few-Shot 学习、提示词编写、上下文联系、文本自适应处理和回复检查等功能,以提高翻译质量和准确性。 6. 灵活配置: 用户可以...