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本文提出了LLMQA框架,结合了检索和生成的证据优势,通过查询扩展、文档选择和答案生成三个步骤来进行ODQA。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。

实体驱动的答案集扩展用于问答评估

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-24T00:00:00Z

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。

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

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-19T00:00:00Z
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