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DIVKNOWQA: 通过知识库和文本进行开放领域问答评估 LLM 的推理能力
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文介绍了一个新的数据集，用于评估大型语言模型在异构知识源上的检索能力。作者提出了一种新颖的方法，利用多个检索工具来解决挑战，并展示了该方法在解决推理挑战方面的优越性。
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关键要点
- 大型语言模型在生成能力方面表现出色，但在依赖内部知识时容易出现幻觉。
- 基于检索的大型语言模型是将外部知识结合的潜在解决方案。
- 当前方法主要强调从非结构化文本中检索，忽视底层结构。
- 缺乏对异构知识源进行有效定位的实际基准数据集。
- 提出了一个综合数据集，包含两个独特挑战：一是从开放域知识源中检索信息的两跳多源问题，二是生成符号化查询。
- 数据集通过预定义推理链的自动生成和人工注释相结合的方式创建。
- 引入了利用多个检索工具的新方法，模型在解决推理挑战方面优于以往方法。
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