WikiEdge:ArXiv-2402.10812/conclusion

編輯

根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：

1. 提出了HPROPRO框架：作者提出了一個名為HPROPRO的新型程序化提示框架，用於處理混合型問題回答任務。該框架不依賴於特定領域的檢索器和模態轉換，而是通過集成各種功能來與異構數據進行交互。
2. 無需領域特定檢索器和模態轉換：HPROPRO通過定義函數聲明和實現，使得大型語言模型（LLMs）能夠直接從不同來源和模態的數據中提取信息，避免了將不同模態的數據預先轉換為單一模態的需求。
3. 實驗驗證了HPROPRO的有效性：在HybridQA和MultiModalQA兩個典型的混合問題回答基準數據集上的實驗結果顯示，HPROPRO在少量樣本設置下取得了最佳性能。
4. 未來工作展望：作者希望在未來的工作中進一步利用LLMs的編碼能力，允許模型根據不同場景判斷和自我創建更多定製化的功能。
5. 局限性：論文指出HPROPRO的性能依賴於所選擇的LLMs的能力，模型更新和服務器狀態可能會影響實驗結果。此外，現有的基準測試僅關注包含表格、段落和圖像的異構數據，未來期望探索包括知識圖譜和圖表在內的更多類型的數據。