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大型语言模型在匿名数据上进行时序问答能力研究
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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
本研究探讨大型语言模型（LLMs）在未接触匿名数据上的时序推理能力，构建了“推理与回答时序能力”数据集（RATA）以评估其表现，结果表明需要集成多种方法以实现可靠的解决方案。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型（LLMs）在未接触匿名数据上的时序推理能力。
- 构建了名为“推理与回答时序能力”数据集（RATA）以评估LLM的表现。
- 研究比较了多种方法以开发直接的LLM工作流程。
- 研究结果表明，获得可扩展且可靠的解决方案需要集成多种方法，而非仅依赖单一的LLM。
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