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大型语言模型是否是上下文图学习者？
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种创新方法，将图学习视为检索增强生成（RAG）过程，以提升大型语言模型处理结构化数据的能力。研究表明，该框架显著改善了模型在图相关任务中的表现，且无需进一步调整。
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关键要点
- 本研究提出了一种创新方法，将图学习视为检索增强生成（RAG）过程。
- 该方法旨在提升大型语言模型处理结构化数据的能力。
- 研究表明，所提出的RAG框架显著改善了模型在图相关任务中的表现。
- 该框架在无需进一步调整的情况下，特别适用于利用预训练模型的情境。
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