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训练 LLMS 了解自发叙述中的悬念
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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
大型语言模型可以解决知识图谱补全任务，但可能会产生错误答案。实验结果表明，通过使用提示和两个显著的语言模型，LLMs在任务中可能适用。
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关键要点
- 大型语言模型 (LLMs) 能够解决知识图谱补全任务，尤其在零次或少次训练的情况下。
- LLMs 可能会产生错误答案或不确定的输出，导致错误推理。
- 研究强调了知识图谱任务中的机遇和挑战。
- 实验使用了 TELeR 分类法构建的提示，结合两个显著的 LLMs 进行评估。
- 结果表明，如果提示包含足够的信息和相关示例，LLMs 可能适用于知识图谱补全任务。
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