- Large Language Models（LLMs）を用いた質問応答（QA）のためのTable-to-Text方法の影響に焦点を当てる
- ドメイン特化データをLLMsを拡張することによってQAに取り入れることが注目されている
- ドメインデータはしばしばテキストと半構造化テーブルのハイブリッド形式で存在し、情報のシームレスな統合に課題を提供する
- Table-to-Text Generationは、ハイブリッドデータを均一なテキスト形式のコーパスに変換することで解決策を提供する
- 異なるTable-to-Text方法によって生成されたコーパスがQAシステムのパフォーマンスにどのような影響を与えるかの比較分析は現在行われていない
- 本研究では、Table-to-Text生成をLLMベースのQAシステムをドメインハイブリッドデータで拡張するフレームワークに革新的に統合し、実世界の産業データでDSFTおよびRAGフレームワークの2つのQAシステムに対してMarkdown形式、Template serialization、TPLMベースの方法、LLMベースの方法を用いた広範な実験を行った
- 実験結果に基づいて経験的な知見を得て、一部の方法の成功の背後にある理由を探究した
- 本研究の知見が、ロバストなQAシステムの開発において学術および産業コミュニティに貴重な参考情報を提供することを期待する
この論文は、Table-to-Text生成をLLMベースのQAシステムに統合し、実世界の産業データで異なるQAシステムと方法を用いた広範な実験を通じて、コーパス生成方法がQAシステムのパフォーマンスに与える影響を探究しています。異なる手法の実験結果から、一部の方法の成功要因を明らかにし、ロバストなQAシステムの開発に関する貴重な知見を提供しています。
元記事: https://medium.com/%40monocosmo77/research-on-hybird-llms-part4-ec6aac3d7f9d