增强时间敏感性和推理能力以应对时间敏感问答

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本研究解决了当前大语言模型在时间敏感问答(TSQA)中对时间信息的敏感性不足及推理能力不够的问题。提出了一种新框架,通过时间信息感知嵌入和细粒度对比强化学习,显著提升了模型的时间感知和推理能力。实验结果表明,该框架在四个TSQA数据集上的表现优于现有的语言模型,推动了机器与人类时间理解和推理能力的差距缩小。

大型语言模型的时间推理能力是理解世界的关键。研究提出了一个通用框架,利用数学数据集和自我批评的时间优化方法,提升模型的时间推理能力。Timo模型在7B和13B规模上表现优异,平均准确度超过同类模型,验证了框架的有效性和泛化能力。

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