Dr3: 对大型语言模型在开放领域多跳问答中不给出题外答案的要求

通过引入 Discriminate->Re-Compose->Re-Solve->Re-Decompose (Dr3) 机制，本论文在开放领域多跳问题回答（ODMHQA）中显著减少了离题答案的发生，改善了精确匹配（EM）表现近 3%。

本文提出了LLMQA框架，将ODQA过程分为查询扩展、文档选择和答案生成三个步骤，结合了检索和生成的证据。实验结果表明，LLMQA在答案准确性和证据质量方面表现出色，具有推进ODQA研究和应用的潜力。

LLMQA框架 开放领域问答 文档选择 查询扩展 答案生成 语言模型