面向生物医学查询聚焦多文档摘要的大语言模型与提示工程
计算与语言
2023-11-10 v1
摘要
本文报道了使用提示工程与 GPT-3.5 进行生物医学查询聚焦多文档摘要。利用 GPT-3.5 与恰当提示，我们的系统在 2023 年 BioASQ 挑战赛（BioASQ 11b）中获取生物医学问题短段落大小答案的任务中取得了顶尖的 ROUGE-F1 结果。本文证实了其他领域已观察到的现象：1) 含少样本示例的提示通常优于其对应的零样本变体；2) 最大的提升由检索增强生成实现。这些提示使我们的顶尖运行在 BioASQ 11b 中排名前二，这一事实展示了恰当提示对大语言模型（Large Language Model, LLM）——尤其是 GPT-3.5——在查询聚焦摘要中的威力。
引用
@article{arxiv.2311.05169,
title = {Large Language Models and Prompt Engineering for Biomedical Query Focused Multi-Document Summarisation},
author = {Diego Mollá},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.05169},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 7 figures, 4 tables