Cadeia de Discussão: Uma Estrutura Multi-Modelo para Respostas a Questões Complexas Baseadas em Evidências

A resposta a perguntas abertas requer que os modelos encontrem evidências apropriadas para formar respostas bem fundamentadas, abrangentes e úteis. Em aplicações práticas, os modelos também precisam se envolver em discussões extensas sobre cenários potenciais intimamente relevantes para a questão. Com o aumento do módulo de recuperação, Modelos de Linguagem Grande (LLMs) de código aberto podem produzir respostas coerentes, muitas vezes com diferentes enfoques, mas ainda são sub-otimais em termos de seleção de evidências confiáveis e análise aprofundada de questões. Neste artigo, propomos uma nova estrutura de Cadeia de Discussão para aproveitar a sinergia entre múltiplos LLMs de código aberto, visando fornecer respostas mais corretas e mais abrangentes para QA aberto, embora não sejam fortes o suficiente individualmente. Nossos experimentos mostram que discussões entre múltiplos LLMs desempenham um papel vital na melhoria da qualidade das respostas. Liberamos nossos dados e código em https: //github. com/kobayashikanna01/Chain-of-Discussion.