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优化零样本阅读器：减少开放领域问答中与问题不相关文档的干扰
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于大型语言模型的自我点拨框架，可以在不需要训练数据和外部知识库的情况下实现开放域下的问答任务。实验结果表明，该方法在三个广泛使用的ODQA数据集上优于之前的最先进方法，平均提高了8.8个百分点，并且能够与多种检索增强的微调模型相比较的性能。
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关键要点
- 提出了一种基于大型语言模型的自我点拨框架。
- 该框架支持开放域问答任务，无需训练数据和外部知识库。
- 在三个广泛使用的ODQA数据集上进行实验。
- 实验结果显示，该方法在EM指标上平均提高了8.8个百分点。
- 该方法的性能可与多种检索增强的微调模型相比较。
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