reymer.ai
Q

Question Answering

Также известен как: QA, Ответы на вопросы, Reading Comprehension
Данные и аналитика

Определение

Question Answering (QA) — задача автоматического ответа на вопросы на естественном языке на основе текста или базы знаний.

Простое объяснение

Question Answering — как всезнающий эксперт, который прочитал все документы и отвечает на вопросы о них.

Подробнее

Типы QA: extractive (найти ответ в документе), generative (сгенерировать ответ), open-domain (любые вопросы), closed-domain (специализированная область). Reading comprehension — подвид: ответ на вопрос о данном тексте. RAG-системы — современный подход к open-domain QA. Benchmarks: SQuAD, Natural Questions, TriviaQA. LLM превзошли человеческий уровень на многих QA бенчмарках. Challenges: multi-hop reasoning (ответ требует нескольких фактов), factual accuracy, attribution (указание источников).

Связанные термины

Perplexity (метрика)

Perplexity — метрика качества языковой модели, показывающая, насколько модель "удивлена" тестовыми данными. Чем ниже perplexity, тем лучше модель.

Leaderboard

Leaderboard — таблица рейтингов AI-моделей по результатам стандартизированных бенчмарков, позволяющая сравнивать их производительность.

Хранилище данных

Хранилище данных (Data Warehouse) — централизованная система для хранения и анализа больших объёмов структурированных данных для бизнес-аналитики и AI.

Semantic Segmentation

Semantic Segmentation — классификация каждого пикселя изображения по принадлежности к семантическому классу.

Summarization

Summarization — автоматическое создание краткого изложения длинного текста с сохранением ключевой информации.

Anomaly Detection

Anomaly Detection — автоматическое выявление необычных паттернов, выбросов или аномалий в данных.

Вернуться к глоссарию