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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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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
- 大型语言模型在列表排序方面存在位置偏倚。
- 提出了置换自一致性的方法来解决这个问题。
- 该方法通过边际化不同列表顺序来减少无序偏倚。
- 在五个列表排序数据集上进行了实证实验。
- 该方法在 GPT-3.5 上提高了 7-18%，在 LLaMA v2 (70B) 上提高了 8-16%。
- 超越了先前的段落重新排序最先进技术。
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