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注册营养师考试中 LLM 的准确性和一致性：提示工程和知识检索的影响
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型可解决知识图谱补全任务，但可能产生错误答案。实验结果显示，使用提示和两个显著的语言模型可在任务中适用。
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关键要点
- 大型语言模型能够解决知识图谱补全任务，尤其在零次或少次训练的情况下。
- 这些模型可能产生错误答案或不确定的输出，导致错误推理。
- 研究强调了知识图谱相关任务中的机遇和挑战。
- 实验使用TELeR分类法构建的提示，在零次和一次迭代的上下文中进行。
- 使用Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1和gpt-3.5-turbo-0125两个显著的语言模型进行实验。
- 结果表明，如果提示包含足够的信息和相关示例，LLMs可能适用于知识图谱补全任务。
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