日本提出提升大语言模型输出简洁性和准确性的方法
文章导读
你是否厌倦了大语言模型给出冗长又不够精准的答案？日本北陆先端科学技术大学院大学（JAIST）团队最新推出的ANSPRE方法，或将彻底改变这一现状。通过引入“答案前缀生成”机制，该技术不仅能大幅压缩输出长度，提升回答效率，还能让模型自行评估答案的准确性。这项发表于ECAI 2024的研究，已在开放领域问答基准测试中展现出显著效果，可通用嵌入各类大语言模型。简洁与准确终于不再两难，AI回答的未来可能比你想象得更高效。
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10月19日，据IOS Press Ebooks网站消息，日本北陆先端科学技术大学院大学（JAIST）的研究团队开发出一种新方法ANSPRE，能够提升大语言模型输出内容的简洁性和准确性。相关研究成果以“ANSPRE: Improving Question-Answering in Large Language Models with Answer-Prefix Generation”为题，发表在第27届欧洲人工智能大会（ECAI 2024）论文集中。
大语言模型在开放领域知识问答系统中具有巨大的发展潜力。然而，当前主流大语言模型倾向于生成冗长的答案，需要耗费大量算力和时间。对此，研究人员开发出一种名为应答前缀生成（ANSPRE）的新方法，通过在大语言模型中添加特定文本，使模型不但能输出准确的答案短语，还能同时对答案准确性进行评估。开放领域问答基准测试表明，ANSPRE可以有效嵌入所有大语言模型中,并显著提升大语言模型的准确性。
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