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A Study on the Performance of Large Language Models in Question-Answering Tasks
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨大型语言模型（LLMs）在问答任务中的表现，提出单次推理提问方式以更有效处理不可回答的问题。结果表明，尽管小型微调模型在特定任务中表现更佳，但LLM在不同数据集上的泛化能力更强。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型（LLMs）在问答任务中的表现。
- 提出单次推理提问方式以更有效处理不可回答的问题。
- 结果显示小型微调模型在特定任务中表现优于LLM。
- LLM在不同数据集上的泛化能力更强，尤其是在超出原始训练分布的测试中表现出色。
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