NAACL’24|探索表格转文本方法对使用领域混合数据增强基于大语言模型的问答系统的影响

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NAACL’24|探索表格转文本方法对使用领域混合数据增强基于大语言模型的问答系统的影响
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重点标签 表格转文本混合数据LLM问答系统性能影响Markdown格式化

文章摘要


本文研究了不同表格到文本方法对使用混合数据构建的基于大型语言模型(LLM)问答系统的影响。作者通过比较四种代表性方法:Markdown格式化、模板序列化、基于TPLM的方法和基于LLM的方法,探讨了这些方法对问答系统性能的影响。研究发现,表格转文本方法显著影响QA系统的性能,其中基于LLM和基于TPLM的方法在DSFT范式中表现优异,而Markdown方法在RAG范式中显示出意外的有效性。此外,领域特定术语和动词的使用频率以及生成的文本块中语义表示的质量是影响系统性能的关键因素。研究为开发稳健的QA系统提供了宝贵的参考。

表格转文本方法对问答系统性能的影响

文章首先介绍了表格转文本生成的重要性,指出将混合数据转换为统一自然语言表达对于增强LLM问答系统至关重要。作者通过两个步骤解决研究空白:首先,将表格转文本生成集成到基于LLM的QA系统框架中;其次,对DSFT和RAG范式的QA系统进行广泛的实验,比较四种代表性方法。

实验结果与发现

实验结果显示,不同表格转文本方法生成的语料库对QA系统性能有显著影响。在DSFT范式中,基于LLM和基于TPLM的方法表现更好,而在RAG范式中,Markdown方法显示出意外的有效性。此外,作者还探讨了性能差异的潜在原因,发现领域特定术语和动词的使用频率以及生成文本块的语义表示质量是关键因素。

实用建议

文章提供了关于选择表格转文本方法的实用建议。基于LLM的策略表现出色且可靠,如果成本或数据安全担忧不可接受,基于TPLM的策略是DSFT范式的良好替代方案。在RAG范式中,Markdown策略也是一个可行的替代选项。

研究意义

本文的研究不仅揭示了表格到文本生成方法的细微差别,而且对于构建强壮的LLM问答系统有着深远的影响。研究结果为根据特定需求开发领域特定的问答系统提供了实际指导。

文章来源


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原文作者: 极市平台

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