BriefGPT - AI 论文速递
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基于知识驱动的协同训练：探索 LLMs 中的忠实推理与知识密集型问答
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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
该研究提出了一种多模态 - CoT 框架，将语言和视觉信息结合，提高了答案推断的准确性。在 ScienceQA 基准测试中，该框架的性能超过了人类表现，准确度达到了91.68％，比先前最先进的 LLM（GPT-3.5）高出16个百分点。
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关键要点
- 该研究提出了一种多模态 - CoT 框架，结合语言和视觉信息。
- 该框架提高了答案推断的准确性。
- 在 ScienceQA 基准测试中，该框架的准确度达到了91.68%。
- 该框架的性能比先前最先进的 LLM（GPT-3.5）高出16个百分点。
- 该框架的准确度从75.17%提升至91.68%。
- 该框架的表现甚至超过了人类的表现。
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