Q
Question Answering
Также известен как: QA, Ответы на вопросы, Reading Comprehension
Данные и аналитикаОпределение
Question Answering (QA) — задача автоматического ответа на вопросы на естественном языке на основе текста или базы знаний.
Простое объяснение
Question Answering — как всезнающий эксперт, который прочитал все документы и отвечает на вопросы о них.
Подробнее
Типы QA: extractive (найти ответ в документе), generative (сгенерировать ответ), open-domain (любые вопросы), closed-domain (специализированная область). Reading comprehension — подвид: ответ на вопрос о данном тексте. RAG-системы — современный подход к open-domain QA. Benchmarks: SQuAD, Natural Questions, TriviaQA. LLM превзошли человеческий уровень на многих QA бенчмарках. Challenges: multi-hop reasoning (ответ требует нескольких фактов), factual accuracy, attribution (указание источников).
Связанные термины
Anomaly Detection
Anomaly Detection — автоматическое выявление необычных паттернов, выбросов или аномалий в данных.
Sentiment Analysis
Sentiment Analysis — автоматическое определение эмоциональной окраски текста: позитивной, негативной или нейтральной.
MMLU
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) — бенчмарк для оценки знаний и способности к рассуждению LLM по 57 предметным областям.
Big Data
Большие данные — массивы информации огромного объёма, которые невозможно обработать традиционными методами, но которые служат основой для обучения AI-моделей.