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基于推理图增强的语境学习样本检索
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的示例选择方法——推理图增强示例检索（RGER），通过图核选择具有语义和结构相似性的示例，显著提高了大语言模型的性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的示例选择方法——推理图增强示例检索（RGER）。
- 现有示例选择方法主要集中于查询与候选示例之间的语义相似性。
- RGER通过将问题解决的中间步骤表示为图结构，利用图核选择具有语义和结构相似性的示例。
- RGER在数学和逻辑推理任务中显示了其优越性。
- RGER显著提高了大语言模型的性能。
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