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SMoT: 状态机思考
利用专家知识增强语言模型的问题解决能力，提出了一种新的范式 SMoT，通过预定义的状态机为语言模型提供高效推理路径，消除无效的探索，实验结果显示 SMoT 在推理任务中表现出了卓越的准确性，高达 95％，超过了当前最先进的基准模型。
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6 months ago
通过自我评估引导解码的分解增强推理
该研究提出了一种有效的提示方法，通过随机波束搜索融合自我评估指导，可以平衡生成链的质量 - 多样性权衡，并在少次学习的情况下，分别在 GSM8K、AQUA 和 StrategyQA 基准测试中比相应的 Codex-backboned 基线高
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a year ago
增量摘要的样本高效多模态语义增强
本文提出了一种基于提示的增量视频摘要方法，采用少样本的方式提取语义概念并结合聚类和查询技术提高摘要生成效率，并通过实验证明使用视频中相关实体和动作作为提示能够增强模型生成的摘要。
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a year ago
ICLR
利用大型语言模型进行多选题答案推断
通过引入自然提示方法，即使用问题和答案选项来训练模型，使模型明确比较各个选项并减少计算成本，同时结合对多个选择符号的绑定能力，这篇论文探讨了 GPT-3 等大型语言模型在多项选择问题上能力的提升。
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2 years ago
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