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External Knowledge Preferred by Large Language Models: Representing and Exploring Evidence Chains in Imperfect Contexts
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型在多跳问答中对外部知识的偏好，提出了证据链的概念，强调知识点之间需相互支持。研究表明，证据链能提高生成的准确性和答案的可信度。
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关键要点
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本研究探讨大型语言模型在多跳问答中对外部知识的偏好。
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提出证据链的概念，强调知识点之间需相互支持。
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研究表明，证据链能提高生成的准确性和答案的可信度。
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研究解决了LLMs在不完美上下文中处理多跳问答时的问题。
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证据链提升了LLMs对知识冲突的鲁棒性。
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在流行的检索增强生成案例中，证据链表现良好。
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