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GraCoRe：大型语言模型中的图推理与复杂推理基准测试
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）在图推理能力上有潜力，但对于学习可推广的技能还不确定。NLGift基准测试评估了LLMs在真实世界图任务上的效用，结果显示推理和真实世界模式下推广困难。后训练对齐是改进LLM图推理可推广性的最有希望的策略。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在隐式图结构问题上展现潜力。
- 研究尝试通过指导调整增强LLMs的图推理能力。
- 尚未明确LLMs是否学习可推广的图推理技能。
- 提出NLGift基准测试评估LLMs的图推理可推广性。
- 实验显示LLMs在简单模式的推广相对满意，但在推理和真实世界模式下推广困难。
- 对真实世界任务的合成图调整的益处产生怀疑。
- 探索三种改进LLM图推理可推广性的策略。
- 后训练对齐被认为是最有希望的策略。
- LLM图推理超越模式记忆仍是未解决的研究问题。
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