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通过伪代码提示的图推理与大型语言模型
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型在图推理问题上有潜力，但在真实任务中推广能力有限。NLGift基准测试显示，LLMs在简单模式上表现不错，但在复杂推理和真实任务中有困难。研究发现，后训练对齐对真实任务最有效，但超越模式记忆仍具挑战。
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关键要点
- 大型语言模型在隐式图结构问题上展现潜力。
- NLGift基准测试评估LLMs的图推理可推广性。
- LLMs在简单模式上的推广表现令人满意，但在复杂推理和真实任务中存在困难。
- 对真实世界任务的合成图调整的益处受到质疑。
- 后训练对齐被认为是提高LLM图推理可推广性的有效策略。
- 超越模式记忆仍然是一个未解决的研究问题。
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