论文名称:CarExpert: Leveraging Large Language Models for In-Car Conversational Question Answering
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.09536v1.pdf
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大型语言模型(LLM)通过遵循自然语言指令而无需对特定领域的任务和数据进行微调,表现出了卓越的性能。然而,利用LLM进行特定领域的问题回答往往会产生幻觉。此外,由于缺乏对领域和预期输出的认识,LLM可能会生成不适合目标领域的错误答案。
论文提出了「CarExpert」,车内检索增强会话问答系统利用了LLM的不同任务。具体而言,CarExpert采用LLM来控制输入,为提取和生成回答组件提供特定领域的文档,并控制输出以确保安全和特定领域的答案。
一项全面的实证评估显示,CarExpert在生成自然、安全和特定于汽车的答案方面优于最先进的LLM。
- CarExpert: Leveraging Large Language Models for In-Car Conversational Question Answering:https://arxiv.org/pdf/2310.09536v1.pdf