Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Bài báo này chỉ ra sự thiếu hụt các phương pháp đánh giá cho các mô hình sinh tăng cường truy xuất dựa trên đồ thị tri thức (KG-RAG) và trình bày một phương pháp xây dựng chuẩn mực và giao thức đánh giá mới để đánh giá một cách có hệ thống khả năng suy luận của các mô hình KG-RAG trong điều kiện kiến thức chưa hoàn thiện. Chúng tôi chỉ ra rằng các chuẩn mực hiện có bao gồm các câu hỏi có thể được trả lời trực tiếp bằng cách sử dụng các bộ ba hiện có trong đồ thị tri thức, gây khó khăn cho việc đánh giá khả năng suy luận thực tế của các mô hình. Ngoài ra, các thước đo đánh giá không nhất quán và tiêu chí khớp câu trả lời dễ dãi cản trở việc so sánh có ý nghĩa giữa các mô hình. Kết quả thực nghiệm cho thấy các phương pháp KG-RAG hiện có thể hiện khả năng suy luận hạn chế trong các tình huống thiếu kiến thức, có xu hướng dựa vào bộ nhớ trong và thể hiện mức độ khái quát hóa khác nhau tùy thuộc vào thiết kế của chúng.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways: Trình bày một chuẩn mực và giao thức đánh giá mới để đánh giá khách quan khả năng suy luận của các mô hình KG-RAG trong điều kiện kiến thức chưa hoàn thiện. Cung cấp một phân tích thực nghiệm về khả năng suy luận và khái quát hóa của các mô hình KG-RAG hiện có. Đưa ra định hướng phát triển và cải tiến các mô hình KG-RAG.
•
Limitations: Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng khái quát hóa của chuẩn mực và giao thức đánh giá được đề xuất. Khả năng áp dụng cho nhiều loại biểu đồ kiến thức và mô hình KG-RAG cũng cần được xem xét. Cần đánh giá thêm để xác định tính khách quan và độ tin cậy của phương pháp đánh giá mới.
