multi-choice questions | BriefGPT

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大型语言模型推理的分而治之
大型语言模型在处理多项选择题时，通过引入分治策略并使用先验知识推理和选择过滤等方法，能够显著提高推理能力，并在算术、常识和逻辑任务中获得显著改进。
PDF6 months ago
从初学者到专家：将医学知识建模到通用 LLM 中
本研究通过将预训练的通用大型语言模型精细调整为医学领域专家，并结合多种优化方法，包括注入通用医学知识、医学领域指导微调和特定医学任务适应性调整，成功提升了在医学领域的推理和应答能力。
PDF7 months ago
关于大型语言模型在多选题中的选择偏差
通过对大型语言模型中多项选择题的研究，我们发现选项编号与选择偏见之间存在密切关系。为了减轻选择偏见，我们提出了一种名为 PriDe 的新方法，它通过计算先验分布来解决这一问题，该先验分布将选项内容与选项编号分离。PriDe 方法不仅无需标签
PDF10 months ago
WWW面向对话式推荐的基于多兴趣策略学习的多项选择题
本文研究了一种人机对话式推荐方法，将多个用户属性喜好组合成一个综合喜好，以提高推荐系统的准确性和实用性。实验证明，本文方法超越了其他推荐系统。
PDF3 years ago
你的意思是什么？”—— 一种独立于解析器的交互式方法，用于增强文本到 SQL 的能力
该研究论文提出了一种名为 PIIA 的交互式方法，它使用多项选择题与用户交互，以提高自然语言查询数据库的性能，并且能够与多个解析器一起使用。实验结果表明，PIIA 可以显著提高 text-to-SQL 的性能。
PDF4 years ago
ACL通过询问信息问题进行交互式分类
研究了自然语言分类中交互的潜力，提出了一种基于限制性的交互形式来进行意图分类，系统通过二进制或多项选择问题来提取额外信息，在提取信息与做出最终分类预测之间进行权衡。通过两个领域的实验证明了交互的优势和平衡请求附加信息与做出最终预测的学习的益
PDF5 years ago