夕小瑶科技说 原创作者 | 芒果引言:开放式问答的挑战开放式问答(Open-ended Question Answering, QA)是人工智能领域的一个重要分支,它要求模型能够找到合适的证据,并形成有理有据、全面且有帮助的答案。在实际应用中,模型还需要能够就与问题紧密相关的潜在场景进行扩展讨论。虽然开源的大型语言模型(Large Language Models, LLMs)通过检索模块的增强能够产生连贯的答案,但在可靠证据选择和深入问题分析方面仍然存在不足。本文提出了一个新颖的“讨论链”框架(Chain-of-Discussion framework),通过利用多个开源LLMs之间的协同作用,旨在为开放式QA提供更正确、更全面的答案。实验表明,多个LLMs之间的讨论在提高答案质量方面起着至关重要的作用。论文标题:Chain-of-Discussion: A Multi-Model Framework for Complex Evidence-Based Question Answering论文链接:https://arxiv.o
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