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iterative prompting
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关于大型语言模型在推理和规划任务上的自验证局限性
通过在三个领域（24 点游戏，图着色，STRIPS 规划）对 GPT-4 的表现进行实证研究，我们观察到自我评估导致性能显著下降，而外部验证则带来显著性能提升；然而，评估内容对系统性能并不重要，事实上，简单地使用一个可信的验证器重新提问可以
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5 months ago
理解迭代提示对真实性的影响
大语言模型的发展已经明显改变了许多领域，提供了令人印象深刻的文本生成能力，然而模型的可靠性和真实性仍然是令人担忧的问题。为了解决这个问题，我们研究了迭代提示的方法，这被假设能够完善大语言模型的回答，并评估其对模型真实性的影响，这是一个尚未被
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5 months ago
一种用于可控能量驱动文本生成的区块 Metropolis-Hastings 采样器
能量基语言建模与 Metropolis-Hastings 抽样器相结合可实现更高效和准确的文本生成，通过迭代提示大型语言模型，允许在每个步骤中对整个序列进行重写，从而确定生成长度和提高下游性能。
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7 months ago
GPT-4 不自知错误：对推理问题的迭代提示分析
本研究分析了大规模语言模型在迭代提示下解决图着色问题的能力，发现大规模语言模型在解决图着色问题和验证解答的效果都很差，且无论是来自大规模语言模型还是外部求解器的批评内容对迭代提示的性能影响不大，结果显示现有大规模语言模型的自我批评能力存在问
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9 months ago
用迭代零样本 LLM 触发知识图谱构建
本文提出了一种基于生成式语言模型的知识图谱生成方法，通过迭代提示和零样本学习等策略解决了知识图谱构建中的一些核心问题，具有可扩展性和广泛适应性。
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a year ago
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