BriefGPT - AI 论文速递
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LLM 作为提示器：在任意知识图上进行低资源归纳推理
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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
本文测试了5种预训练大型语言模型在图形推理问题上的表现，通过10个不同的图形遍历问题，发现了模型的限制和偏见，并提出了一种新的提示技术PathCompare，能显著提高模型性能。
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关键要点
- 预训练大型语言模型展示了基于语言的推理能力。
- 本文测试了5种不同的LLMs在图形推理问题上的表现。
- 设计了10个不同的图形遍历问题，复杂性逐渐增加。
- 分析了模型在不同设置下的性能，包括图形大小和k-shot提示形式。
- 突出了LLMs的限制、偏见和属性，例如节点遍历自由度与性能的反比关系。
- k-shot提示对图形推理任务有整体负面影响。
- 提出了新提示技术PathCompare，显著提高了模型性能。
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