JDocQA:図表を含む日本語文書質問応答データセットによる大規模言語モデルチューニング

シネーションに対処するため，文書中の情報だけで視覚的なコンテンツとテキストとの双方をは解答できない質問を全データセットの1割程度作含む文書への質問に解答する課題は，文書画像成し，このデータを使って追加で学習する方法を提質問応答(DocumentVQA)として注目を集めてい案する．複数の日本語LLMや画像を入力とするマる[1,2,3,4]．また，学校の理科教材として使われルチモーダルLLMを使用して，JDocQAのベンチるダイアグラムにアノテーションや質問応答を付マーキングと提案手法の有効性を検証する．与したAI2D[5]や，中学校理科テキストブックへ本論文の貢献は以下のようにまとめられる．(i)テの質問応答TQA[6]などを筆頭に，グラフ読取，幾キストと図・表・縦書きなどの視覚情報の両方を理何学，科学などの分野で，図表やテキストを入力解しなければ解答できない質問応答データセットとした複雑な推論を志向した研究とも深く関連すJDocQAを提案した，(ii)日本語対応LLMにJDocQAる[7,8,9,10,11]．図表を含む文書は社会のあらゆを学習させることで，ゼロショットのOpenAIGPTる場面で使用されており，実応用としても非常にと比べ高い性能を示すことを確認した，(iii)LLMの重要である．昨今は，OpenAIGPT[12]に代表されハルシネーションを防ぐため，文書中の情報では解る大規模言語モデル（LLM）やマルチモーダルな答できない質問（解答不能問題）を作問した，(iv)入力が可能なモデル[13,14]が急速に発展し，社解答不能問題を含む全データを学習させた場合と，会実装が進むに伴い，様々なチューニング用や評解答不能問題を含まないデータで学習させた場合と価用のテキストデータセットが提案されてきていを比較し，前者がハルシネーションの抑制に有効でる[15,16,17]．しかしながら，テキスト情報だけであることを確認した．―691―.(1)はい/いいえ形式(2)事実抽出形式(3)数量形式(4)⾃由記述形式Q:名古屋駅から桜⼭キャンパスへ地下鉄で⾏くにはどの路線を使ったらよいですか。Q:富⼠市ではシルバー⼈材センターを設けていますか。A:桜通線A:いいえ