ChatGPT 技术的知识推理与自动问答方法探
索
ChatGPT 是一个基于语言模型的生成对话系统,它通过预训练大规模的语料库
来获得语言的理解和生成能力,并利用这些预训练模型进行后续的微调和 Fine-
tuning。在最初的版本中,ChatGPT 在自然语言处理任务上表现出色,但在开放域
问答任务上出现了一些问题。然而,近期的研究在知识推理和自动问答方面开始探
索新的方法,以提高 ChatGPT 在这些领域的能力。
知识推理是指通过触发已有的知识和逻辑来产生新的结论。ChatGPT 在这方面
的能力仍然有待进一步发展。为了增强 ChatGPT 的知识推理能力,研究人员提出
了一种基于提示的方法,即在对话开始时为 ChatGPT 提供一些关于领域知识的提
示信息。这些提示信息可以是关于事实、背景知识或问题类型的指示,以引导
ChatGPT 生成更准确、准确的回答。
例如,在医疗领域的自动问答任务中,ChatGPT 可以通过对诊断过程、疾病症
状和治疗方法等方面的了解,提供有价值的信息和建议。通过在对话开始时提供些
许领域知识,可以引导 ChatGPT 预测问题的类型,并以此为基础为提供更准确的
回答。这种基于提示的方法能够有效地提高 ChatGPT 的知识推理能力,使其在特
定领域的问答任务中表现更加出色。
另一个涉及 ChatGPT 的自动问答方法是基于检索式的学习。这种方法利用预先
构建的知识库和检索技术,为 ChatGPT 提供了额外的背景知识。ChatGPT 可以在
对话过程中通过检索知识库中的相关内容来丰富回答。这种方法的优势在于
ChatGPT 不仅可以从训练数据中学习,还可以从外部知识库中学习,并结合两者的
信息进行决策。这样一来,ChatGPT 可以更好地理解和回答与外部知识相关的问题
。