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BIDER：基于关键支持证据的高效检索增强型 LLMs 中知识不一致性的桥接
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型在生成能力方面表现出色，但容易出现幻觉。基于检索的大型语言模型成为解决方案，但忽视了底层结构。我们提出了一个综合数据集，包含两个独特挑战。我们的模型在解决推理挑战方面优于以往的方法。
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关键要点
- 大型语言模型在生成能力方面表现出色，但容易出现幻觉，尤其是在回答不常见信息时。
- 基于检索的大型语言模型成为将其与外部知识结合的潜在解决方案，但忽视了底层结构。
- 当前领域缺乏有效定位异构知识源的大型语言模型的基准数据集。
- 我们提出了一个综合数据集，包含两个独特挑战：一是从开放域结构化和非结构化知识源中检索信息的两跳多源问题，二是生成符号化查询的要求。
- 数据集通过预定义的推理链自动生成和人工注释相结合的方式创建。
- 引入了利用多个检索工具的新方法，包括文本段落检索和符号化语言辅助检索。
- 我们的模型在解决推理挑战方面优于以往的方法。
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