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加强符号绑定使得大型语言模型可靠的多选选择器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文评估了大型语言模型在零样本、一次样本和少样本设置下执行多项选择符号绑定任务的能力。作者通过预测问题上下文中最可能的答案字符，评估了六个知名的大型语言模型在越南语MCSB任务上的结果。
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关键要点
- 评估大型语言模型在零样本、一次样本和少样本设置下的能力。
- 任务为多项选择符号绑定 (MCSB)，用于解决多项选择问题回答 (MCQA)。
- 提供结构化的 LaTeX 公式指南，创建高质量的数据集。
- 通过预测问题上下文中最可能的答案字符 (A、B、C 或 D) 进行评估。
- 在两个基准数据集 ViMMRC 1.0 和 ViMMRC 2.0 上评估六个大型语言模型。
- 展示了这些模型在越南语 MCSB 能力上的有希望结果。
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