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缩小知识评估差距：多层次答案的开放领域问题回答
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了GRANOLA QA评估设置，用于评估多粒度答案的准确性和信息量。通过改进数据集，建立了GRANOLA-EQ多粒度实体问题数据集，并评估了一系列解码方法，包括DRAG算法。实验证明，DRAG算法在多粒度答案上平均提高了近20个百分点的准确性，揭示了标准评估和解码方法可能低估了语言模型的知识。
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关键要点
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标准问答评估协议未考虑答案的多粒度性质。
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本研究提出了GRANOLA QA评估设置，用于多粒度答案的准确性和信息量评估。
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通过改进现有数据集，建立了GRANOLA-EQ多粒度实体问题数据集。
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评估了一系列解码方法，包括DRAG算法。
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实验证明，DRAG算法在多粒度答案上平均提高了近20个百分点的准确性。
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标准解码下，大型语言模型往往生成具体但错误的答案。
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研究表明，标准评估和解码方法可能低估了语言模型的知识。
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