Могут ли языковые модели создавать хорошие вопросы на основе контекста?

Большие языковые модели (LLM) и генерация вопросов

Большие языковые модели (LLM) используются для создания вопросов на основе заданных фактов или контекста. Однако оценить качество этих вопросов бывает сложно. Вопросы, созданные LLM, часто отличаются от вопросов, сформулированных людьми, по длине, типу и соответствию контексту.

Проблемы текущих методов генерации вопросов

Существующие методы генерации вопросов (QG) используют автоматизированные технологии, но часто полагаются на простые статистические меры или требуют значительных усилий по ручной маркировке. Это затрудняет полную оценку качества генерируемых вопросов.

Автоматизированная оценка качества вопросов

Исследователи из Университета Калифорнии в Беркли, KACST и Университета Вашингтона предложили автоматизированную оценочную систему на основе LLM. Эта система генерирует вопросы и оценивает их по шести параметрам: тип вопроса, длина, охват контекста, возможность ответа, редкость и необходимая длина ответа. Это позволяет глубже анализировать качество и характеристики вопросов.

Результаты исследования

Исследователи проанализировали 860,000 абзацев из набора данных WikiText. Они обнаружили, что средняя длина вопроса составляет 15 слов, а охват контекста — 51.1% на уровне слов и 66.7% на уровне предложений. Контекст играет важную роль в возможности ответа.

Выводы и рекомендации

Предложенный метод выделяет особенности вопросов, созданных LLM, и предлагает автоматизированный подход для улучшения понимания и оптимизации задач QG. Это может стать основой для будущих исследований и улучшения генерации вопросов на основе LLM.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Найдите области, где автоматизация может принести пользу вашим клиентам.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI). Решите, что вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение. Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.
Расширяйте автоматизацию. На основе полученных данных и опыта увеличивайте использование ИИ.