人工智能学院王鑫副教授指导2022级硕士研究生顾恒瑞同学的论文"PokeMQA: Programmable knowledge editing for Multi-hop Question Answering"被CCF-A类会议ACL'2024会议接收。ACL，全称Association for Computational Linguistics，是机器学习与人工智能领域的CCF-A类国际顶级学术会议，是公认的机器学习和人工智能领域最具影响力的国际会议之一。
论文题目：PokeMQA: Programmable knowledge editing for Multi-hop Question Answering
论文作者：顾恒瑞（2022级硕士研究生）
指导教师：王鑫
收录会议：The 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Main Conference）
期刊类别：CCF-A
论文概述：
多跳问答是评估机器推理能力的挑战性任务之一，LLM在其上已经广泛取得了与人类相当的性能。由于现实世界中知识事实的动态性，知识编辑技术利用最新的事实来更新模型，同时避免昂贵的再训练或微调。从编辑后的事实开始，更新后的模型需要在多跳问题推理链中提供层叠变化。先前的方法采用混合式提示词来指导LLM顺序地进行多种推理任务，包括问题分解、答案生成和冲突校验。然而，这些功能多样化推理任务的耦合抑制了LLM在理解和回答问题方面的优势，同时用不熟练的冲突检查任务干扰了它们。为此，我们提出一种面向多跳问答的可编程知识编辑框架PokeMQA，利用外部知识库补充上下文信息，同时与一个分离的可训练范围检测器相互作用，根据外部冲突信号调制LLM的问题分解行为，实现子任务解耦。大量实验证明了PokeMQA的有效性与可靠性。
