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Grokking in the Wild: Data Augmentation for Real-World Multi-Hop Reasoning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了变换器在多步骤事实推理中的不足，并提出通过合成数据增强知识图谱以解决数据稀缺问题。研究表明，即使是错误的合成数据也能提升模型的推理能力，最终在多跳推理基准上实现95-100%的准确率，显著超越现有基线。
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关键要点
- 变换器在多步骤事实推理中存在不足，尤其是在真实世界知识稀缺的情况下。
- 通过增加合成数据来增强知识图谱，可以解决数据集稀缺性的问题。
- 即使是错误的合成数据也能提升模型的推理能力。
- 在多跳推理基准上，模型最终实现了95-100%的准确率，显著超越现有基线。
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