Enhancing the Reliability of Large Language Models: Integrating Chain of Thought, Retrieval-Augmented Generation, Self-Consistency, and Self-Verification
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内容提要
本文提出了一种结合思维链与检索增强生成的方法，以解决大型语言模型在复杂任务中产生虚假信息的问题。研究表明，外部知识和自我验证策略的引入显著提升了模型的响应质量和推理深度。
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