A Few‐Shot Learning Approach for a Multilingual Agro‐Information Question Answering System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Across numerous households in Sub‐Saharan Africa, agriculture plays a crucial role. One solution that can effectively bridge the support gap for farmers in the local community is a question–answer system based on agricultural expertise and agro‐information. The more recent advancements in question answering research involve the use of large language models that are trained on an extensive amount of data. Due to this, conventional fine‐tuning approaches have demonstrated a significant decline in performance when using a significantly smaller amount of data. One proposed alternative to address this decline is to use prompt‐based fine‐tuning, which allows the model to be fine‐tuned with only a few examples, thus addressing the disparities between the objectives of pretraining and fine‐tuning. Extensive research has been done on these methods, specifically on text classification and not question answering. In this research, our objective was to study the feasibility of recent few‐shot learning approaches such as FewshotQA and Null‐prompting for domain‐specific agricultural data in four South African languages. We first explored creating a cross‐lingual domain‐specific extractive question answering dataset through an automated approach using the GPT model. Through exploratory data analysis, the GPT model was able to create a dataset, which requires minor improvements. We then evaluated the overall performance of the different approaches and investigated the effects of adapting these approaches to suit the new dataset. Results show these methods effectively capture semantic relationships and domain‐specific terminology but exhibit limitations, including potential biases in automated annotation and plateauing F1 scores. This highlights the need for hybrid approaches that combine artificial intelligence and human supervision. Beyond academic insights, this study has practical significance for industry, demonstrating how prompt‐based methods can help tailor AI models to specific use cases in low‐resource settings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle