Efficient Question-Answering System Based on Dynamic Strategy Planning

 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了大型语言模型在问答任务中使用单一固定策略所带来的性能低下和资源浪费的问题。我们提出了名为DyPlan的新技术，通过动态选择最合适的策略来改善问答性能，并进一步扩展为DyPlan-verify，通过内部验证和修正过程丰富生成的答案。实验结果表明，DyPlan能使模型性能提高7-13%，同时减少成本11-32%。

本研究提出DyPlan技术，通过动态选择策略提升大型语言模型的问答性能，实验结果显示性能提高7-13%，成本降低11-32%。

DyPlan 动态选择 大型语言模型 成本降低 问答性能
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