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将人置于大型语言模型的视角：通过问题重写器生成更好的答案
原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了基于提示的方法以提高自然语言生成模型的问题选择质量，提出了“重述和回答”（RaR）方法，显著提升了模型性能。研究评估了大型语言模型在条件问答中的能力与局限，强调了有效证据检索的重要性，并倡导使用全面的评估框架以应对挑战。
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关键要点
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提出了两种基于提示的方法，以选择自然语言生成模型生成的高质量问题。
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通过定义查询细化提示，提高大型语言模型在长篇输出评估和多方面问题回答中的表现。
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强调评估多维度因素，发现自动文本生成的评价指标不能预测人类喜好。
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开发了名为ToolQA的新数据集，以有效评估大型语言模型使用外部工具回答问题的能力。
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介绍了“重述和回答”（RaR）的方法，通过重述和展开人类问题来提高LLM的性能。
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RaR的两步变体方法有效利用了由一个LLM生成的重述问题，显著提高了不同模型在各种任务上的性能。
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研究了大型语言模型在条件问答领域的能力与局限，发现微调的LLMs在某些情况下表现优于现有技术。
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强调有效证据检索的重要性，并倡导使用更全面的评估框架来应对挑战。
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延伸问答
什么是“重述和回答”（RaR）方法？
“重述和回答”（RaR）方法通过重述和展开人类问题来提高大型语言模型的性能。
如何评估大型语言模型在条件问答中的能力？
通过使用条件问答数据集，评估模型在不同问题类型上的性能，包括精确匹配和F1分数。
ToolQA数据集的目的是什么？
ToolQA数据集旨在有效评估大型语言模型使用外部工具回答问题的能力。
大型语言模型在抽取性问答方面存在哪些挑战？
大型语言模型在抽取性问答方面表现不佳，通常落后于现有技术10个以上的点。
评估大型语言模型时需要考虑哪些因素？
评估时应考虑准确性、完整性和客观性等多个维度因素。
RaR方法与Chain-of-Thought（CoT）方法有什么关系？
RaR方法与CoT方法互补，结合使用时效果更好。
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