FlexKBQA: 一个灵活的 LLM 驱动框架用于少样本知识库问答
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。FlexKBQA 是一种利用大型语言模型解决少样本知识库问答任务的方法，通过自动化算法从知识库中生成多样的程序，利用语言模型将其转化为自然语言问题。该方法还引入了执行引导自训练的策略来缓解合成数据和真实用户问题之间的分布差异，并利用大型语言模型的推理能力来增强整个框架。在 GrailQA、WebQSP 和 KQA Pro 上的实验证明，FlexKBQA...
FlexKBQA是一种利用大型语言模型解决少样本知识库问答任务的方法。该方法通过自动生成多样的程序，并利用语言模型将其转化为自然语言问题。实验证明，FlexKBQA在少样本甚至零样本情景下，只需少量注释即可达到令人印象深刻的结果，超过了所有之前的基准，并且接近于监督模型的性能，相对于完全监督模型性能达到93%。
