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MIDGARD: 使用最小描述长度进行结构化常识推理的自一致性
使用大型语言模型生成推理图的结构化推理任务中，我们提出了一种基于自洽性和最小描述长度 (MDL) 的方法 (MIDGARD)，它通过对不同图样本进行一致属性的鉴别，从而在保持精确度的同时拒绝错误属性并包含遗漏元素，表现出超越其他结构化推理任
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2 months ago
残差连接促进大型语言模型中的多步推理
通过在问题提示中集成残差连接，Residual Connection Prompting (RESPROMPT) 有效地捕捉了多步骤推理中固有的复杂推理图，为开源的 LLaMA 模型系列在数学、顺序和常识推理的六个基准测试上显著提高了推理准
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9 months ago
高效自动风格下的心理形容词识别
最近几年，常识推理在学术界引起越来越多的关注。我们提出了一个新的词汇推理任务，即心理和物理分类（MPC），用于处理推理图中的常识推理。我们通过微调 BERT 模型并采用主动学习算法来减少所需的注释资源。使用 ENTROPY 策略的模型达到了
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a year ago
多跳问答推理图上的单序列预测
我们提出了一种名为 SeqGraph 的方法，该方法通过一个本地推理图中的图形结构来集成关键实体的表示，并将结果表征与模型的实体表示进行融合，以提高 HotpotQA 数据集上的回答准确度和推理路径的合理性。
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a year ago
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