Créer des questions de relance efficaces

Les humains posent souvent des Questions de suivi par curiosité. Ça montre notre envie d’en apprendre plus. On va parler de la tâche de créer des questions qui cherchent à obtenir plus d’infos après que quelqu’un a répondu à une question initiale. On se concentre sur comment les gens posent ces types de questions et comment les machines peuvent apprendre à générer des questions similaires.

#Le Dataset

On a construit un dataset qui inclut plus de 3 000 exemples de questions, réponses et questions de suivi réelles. Ces données viennent d’un forum en ligne populaire où les gens demandent des explications simples. C’est facile à comprendre et ça nous donne un bon contexte pour la Génération de questions.

Notre dataset est différent des autres, car il inclut plus de façons variées de chercher des informations. Les questions montrent des Compétences cognitives plus élevées, ce qui veut dire qu’elles nécessitent une réflexion plus profonde. On évalue comment les modèles actuels peuvent générer des questions de suivi et comment elles se comparent aux questions posées par les gens.

#Pourquoi les Questions de Suivi Comptent

Poser des questions est une part clé de notre apprentissage. Quand on ne sait pas quelque chose, on pose souvent des questions pour en savoir plus. Ce processus est important dans plein de domaines, y compris l’éducation et la formation.

La plupart des tâches existantes de génération de questions se concentrent sur des questions simples. Cependant, on veut viser des questions de suivi plus complexes et pratiques. Ces questions nécessitent souvent que la personne qui demande fasse des connexions d'idées et pense de manière critique.

#Quelle est Notre Tâche ?

On a introduit une tâche qui se concentre sur la génération de ces questions de suivi complexes basées sur une question initiale et la réponse fournie. Cette tâche est plus difficile car elle requiert que le modèle comprenne quelle information manque et pense de manière critique pour générer des questions significatives.

Par exemple, si quelqu’un répond à une question sur une maladie, une question de suivi pertinente pourrait être sur la façon dont la maladie se propage ou quels symptômes surveiller. Ça demande au modèle de comprendre l’information donnée et de poser quelque chose de nouveau qui ajoute de la profondeur.

#Construction du Dataset

Pour créer notre dataset, on a collecté des infos d’un forum connu pour ses explications simples appelé "Explain Like I'm Five." On a rassemblé un grand nombre de posts contenant des questions et des réponses, et on a utilisé des travailleurs de foule pour trouver des questions de suivi pertinentes parmi les réponses à ces réponses.

Après avoir nettoyé les données et les avoir validées, on a fini avec un dataset de haute qualité. Ces données sont appropriées pour entraîner des modèles et évaluer à quel point ils peuvent générer des questions de suivi.

#Types de Questions dans Notre Dataset

On a analysé les questions de suivi dans notre dataset pour comprendre leurs différents objectifs. La plupart des questions peuvent être regroupées en cinq catégories selon le type de réflexion requise :

1. Questions de Définition : Elles demandent des clarifications sur des termes ou idées spécifiques.

   • Exemple : "C'est quoi la définition d'un virus ?"

2. Questions d'Interprétation : Elles cherchent à comprendre les raisons ou implications de la réponse.

   • Exemple : "Pourquoi les virus mutent ?"

3. Questions Contre-factuelles : Elles explorent des scénarios hypothétiques.

   • Exemple : "Que se passerait-il si un virus était éradiqué ?"

4. Questions de Relation : Elles demandent des relations entre différents concepts.

   • Exemple : "Comment un virus est-il différent des bactéries ?"

5. Questions Créatives : Elles nécessitent que le questionneur pense à de nouvelles idées ou solutions.

   • Exemple : "Comment pourrait-on améliorer les vaccins ?"

En analysant ces questions, on peut voir qu'une part significative nécessite des compétences de réflexion avancées, montrant que notre dataset dépasse les simples questions.

#Évaluation de la Performance des Modèles

Pour voir à quel point les modèles performent, on a utilisé diverses métriques automatisées. Ces métriques nous aident à comprendre comment les questions générées se comparent à celles écrites par les humains. Nos résultats montrent que, bien que certains modèles puissent produire des questions de suivi fluides et pertinentes, ils manquent encore de la complexité et de la profondeur des questions humaines.

On a trouvé qu’environ 30 % des questions générées par les modèles ne cherchent pas de nouvelles infos. Ça montre qu’il y a des marges d’amélioration dans la manière dont les modèles génèrent des questions.

#Défis dans la Génération de Questions

Un défi majeur avec la génération de questions est la nature ouverte des questions de suivi. Contrairement aux questions simples où la réponse est claire, les questions de suivi peuvent varier énormément. Ça ajoute de la complexité et rend difficile pour les modèles de fournir des questions pertinentes.

Un autre défi est de s'assurer que les questions générées reflètent le processus cognitif humain impliqué dans la pose de questions de suivi, comme faire des connexions et inférer des informations.

#Amélioration de la Génération de Questions

Pour améliorer la qualité des questions générées, on a exploré de nouvelles méthodes, y compris les techniques de prompt. Ces techniques guident les modèles à poser des types spécifiques de questions en fournissant des exemples ou des indices.

Notre approche consiste à montrer aux modèles une série d'étapes ou de chaînes de raisonnement qui mènent au type de question désirée. Cela a montré des promesses pour produire de meilleurs résultats, surtout pour des types de questions plus complexes.

#Résultats de Nos Expériences

Dans nos expériences avec divers modèles, on a observé des différences dans leurs capacités à générer des questions de suivi. Certains modèles excellaient dans la génération de questions de base, mais avaient du mal avec des questions créatives de niveau supérieur. Par exemple, alors que les questions de niveau inférieur comme les définitions étaient plus faciles à générer, des questions de relation et créatives plus complexes nécessitaient une compréhension plus nuancée.

Grâce à la technique de prompt, notamment avec une approche de chaîne de pensée, on a trouvé que certains modèles, comme GPT-4, ont montré des améliorations significatives dans la production de questions de plus haut niveau.

#Études de Cas

Pour illustrer les différences entre les questions générées par les modèles et celles créées par des humains, on a comparé des exemples des deux. Les humains ont tendance à fournir des infos spécifiques et contextuellement pertinentes qui enrichissent leurs questions de suivi. Les modèles, d’un autre côté, généraient souvent des questions plus génériques et manquaient de ce niveau de spécificité.

Par exemple, un humain pourrait demander : "Quels autres facteurs pourraient affecter la propagation d'un virus ?" tandis qu'un modèle pourrait générer : "Y a-t-il d'autres types de virus ?"

#Directions Futures

Pour l’avenir, il y a plusieurs domaines qu'on aimerait explorer davantage. Un aspect crucial est comment promouvoir des questions plus profondes et complexes qui reflètent le raisonnement humain. Cela implique d'améliorer le processus de génération et de trouver de meilleures méthodes d'évaluation qui peuvent refléter avec précision la qualité et la pertinence des questions générées.

De plus, on veut examiner comment la génération de questions de suivi peut être appliquée dans des contextes pratiques, comme dans des salles de classe ou des environnements de formation.

#Conclusion

En résumé, on a créé un dataset axé sur la génération de questions de suivi du monde réel qui reflètent les curiosités humaines et les processus cognitifs. À travers divers modèles et techniques de prompt, on a évalué à quel point les machines peuvent mimer cet aspect du comportement humain. Nos résultats mettent en évidence des défis et des domaines pour de futures explorations dans l’amélioration des systèmes de génération de questions.

En s'attaquant à ces défis, on espère améliorer l’efficacité des modèles dans la génération de questions de suivi significatives, offrant un soutien précieux dans les contextes d'apprentissage et de recherche d'informations.