以HotpotQA数据集为例,RAG通过检索与查询语义相似的文本块来找到正确答案,但多跳推理(multi-hop reasoning)面临挑战,因为关键的第一步答案通常与查询的语义相关性较低。 相比之下,CoA的操作方式不同:在不知道答案的情况下,第一个智...
以HotpotQA数据集为例,RAG通过检索与查询语义相似的文本块来找到正确答案,但多跳推理(multi-hop reasoning)面临挑战,因为关键的第一步答案通常与查询的语义相关性较低。 相比之下,CoA的操作方式不同:在不知道答案的情况下,第一个智能体探索相关主题,帮助后续推理;第二个智能体也不知道答案,但引入了新信息,拓宽了...
HippoRAG 2 引入了 recognition memory 来过滤 triples,并通过将 queries 链接到 triples 来进行更深层次的 contextualization,从而增强 multi-hop reasoning 并提高 QA 任务的 retrieval accuracy。 实验设置包括三个 baseline categories:(1)classical retrievers,如 BM25、Contriever 和 GTR,(2)large embedding models...
Our study focuses on the practical deployment of Arabic LLMs in targeted applications, specifically utilizing the ACQAD (Arabic Complex Question Answering Dataset), which exhibits multi-hop reasoning. Different strategies are experimented using Long Context Window (LCW) and Retrieval Augmented Generation ...
这说明了模型的多步推理(multi-hop reasoning)能力还有待加强。 figure 4:5 colored ball 结果 针对multi-hop reasoning任务,有一些后续工作。比如经典的chain of thought(CoT),通过context + question + reason + answer的方式构造prompt,显示强调reason的过程,让模型生成 reason + answer的回答。 如figure 5的(...
以HotpotQA数据集为例,RAG通过检索与查询语义相似的文本块来找到正确答案,但多跳推理(multi-hop reasoning)面临挑战,因为关键的第一步答案通常与查询的语义相关性较低。 相比之下,CoA的操作方式不同:在不知道答案的情况下,第一个智能体探索相关主题,帮助后续推理;第二个智能体也不知道答案,但引入了新信息,拓宽了...
最后,该项工作证实用符号性记忆框架增强LLMs能提升系统多步推理能力(multi-hop reasoning),避免错误积累,令ChatDB在合成数据集的分析表现上显著优于ChatGPT。Part 3 效果实测 (1) 实验设置 为验证 ChatDB 中将数据库作为符号性记忆模块来...
这是因为LCLM 能够使用思维链[10]在上下文窗口内跨多个段落进行推理,而 RAG pipeline 通常不具备这种能力,除非它额外配备有规划(planning)和推理(reasoning)模块。 总体来看,在 LOFT 基准测试中与 RAG 相关的任务中,Gemini 1.5 Pro(0.53) 的表现略胜于 RAG pipeline(0.52)。而 GPT-4o(0.48)和 Claude 3 Opus...
给定输入提示 Q,RR 使用思维链提示在温度参数 T > 0 的情况下生成多个推理路径 (Reasoning Paths) R 1,…, RN,其中每个 Ri 推理路径包含一个解释 (Explanation) Ei (即推理部分) 和一个预测 (Prediction) Pi (即实际的模型输出结果)。然后,RR 会检索外部知识 K 1,…, KM 来支持每个解释。最后,RR 会...
通用&推理——MuSR(Multistep Soft Reasoning) 是一个新的数据集,专门设计用于评估 LLMs 在需要多步骤、常识推理的任务上的能力,如谋杀悬疑案件。目的:测试 chain-of-thought 等技术在复杂推理场景中的极限表现。 通用——GPQA该数据集包含由生物学、物理学和化学领域的专家撰写的448道多项选择题。这些问题的难度...