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Automatic Dataset Generation for Knowledge-Intensive Question Answering Tasks

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内容提要

本研究提出了一种自动生成基于上下文的问答对的方法，旨在提升大型语言模型在复杂推理和实时知识整合方面的能力。实验结果显示，该方法在逻辑一致性和事实准确性上优于传统的人类标注问答对。

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