中间发现:排列自一致性提升大型语言模型的列表排名

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内容提要

该文介绍了一种解决大型语言模型在列表排序方面存在位置偏差的方法,即置换自一致性。实验结果表明,该方法在五个列表排序数据集上相比传统推理提高了7-18%,在LLaMA v2 (70B)上提高了8-16%。

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