近日，来自斯坦福、CMU 和蒙特利尔大学的三名中国学生推出了新型问答数据集 HotpotQA，该数据集面向自然语言和多步推理问题。Emmm，从名字来看，这三位小朋友貌似很喜欢吃火锅～「火锅兄弟团」成员：作者杨植麟目前博士就读于卡内基梅隆大学，师从 Ruslan Salakhutdinov 教授（苹果公司 AI 负责人）和 William Cohen 教授...
http://curtis.ml.cmu.edu/datasets/hotpot/hotpot_train_v1.1.jsoncurtis.ml.cmu.edu/datasets/hotpot/hotpot_train_v1.1.json DEV: hotpot_dev_distractor_v1.json http://curtis.ml.cmu.edu/datasets/hotpot/hotpot_dev_distractor_v1.jsoncurtis.ml.cmu.edu/datasets/hotpot/hotpot_dev_distractor...
基于以上种种问题,我们(来自 CMU、Stanford 和 Mila 的联合小分队)提出了一个名为「HotpotQA」的数据集(中文名又作「火锅问答」。注:这篇文章始于作者们在纽约法拉盛的一次火锅聚餐,同时「火锅中多种食材混合产生的终极美味」也暗喻多源多步推理)。HotpotQA 是作者们对机器多步推理问答的更进一步探究,它有以下几...
基于以上种种问题,我们(来自 CMU、Stanford 和 Mila 的联合小分队)提出了一个名为「HotpotQA」的数据集(中文名又作「火锅问答」。注:这篇文章始于作者们在纽约法拉盛的一次火锅聚餐,同时「火锅中多种食材混合产生的终极美味」也暗喻多源多步推理)。HotpotQA 是作者们对机器多步推理问答的更进一步探究,它有以下几...
近日,来自斯坦福、CMU 和蒙特利尔大学的三名中国学生推出了新型问答数据集 HotpotQA,该数据集面向自然语言和多步推理问题。Emmm,从名字来看,这三位小朋友貌似很喜欢吃火锅～ 「火锅兄弟团」成员: 作者杨植麟目前博士就读于卡内基梅隆大学,师从 Ruslan Salakhutdinov 教授(苹果公司 AI 负责人)和 William Cohen 教授从事...
论文:HOTPOTQA: A Dataset for Diverse, Explainable Multi-hop Question Answering 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1809.09600.pdf 摘要:现有的问答(QA)数据集无法训练可执行复杂推理和提供答案解释的 QA 系统。我们创建了一个新型问答数据集 HotpotQA,该数据集包含 11.3 万个基于维基百科的问答对,具备以下四个特...
LLMQuoter:提升RAG的能力 | 这篇论文介绍了一个名为LLMQuoter的模型,旨在增强检索增强生成(RAG)的能力。LLMQuoter基于LLaMA-3B架构,通过低秩适应(LoRA)技术在HotpotQA数据集的15000样本子集上微调,采用“先引用后回答”的策略,从大量文本中提取关键引用供推理模型使用,以降低认知负担和计算开销,提高准确率。该模型利用...
通过高效提取文本证据增强RAG能力 | 这篇论文介绍了一个名为LLMQuoter的模型,旨在通过高效提取关键文本证据来增强检索增强生成(RAG)的能力。LLMQuoter基于LLaMA-3B架构,采用“先引用,再回答”的策略,通过知识蒸馏从高性能教师模型中学习,并利用低秩适应(LoRA)技术在HotpotQA数据集的子集上进行微调。这种方法改变了传统的...
1、在多跳问答和跨段落任务中,KAG相较于现有的RAG方法显著提升了性能,特别是在HotpotQA和2wiki数据集上,F1分数分别提高了19.6%和33.5%。2、KAG在成本上具有显著优势,与最先进的方法相比,仅以5.6美元的成本就达到了43.7美元的效果。3、KAG能够无缝集成到现有的多智能体框架中,减少了28.1%至72.8%的令牌消耗。
RAFT训练模型时,会同时考虑“预言者”文档(包含答案信息)和“干扰者”文档(不包含答案信息)。这种方法迫使模型在训练时不仅要从文档中提取信息,还要学会识别和忽略无关内容。实验结果表明,RAFT在PubMed、HotpotQA和Goril +2 发布于 2024-10-21 09:58・IP 属地北京 ...