利用计划评估进行最远推理：检索增强的大型语言模型稳定推理路径
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种针对多跳问题回答的新方法，称为 FuRePA，其中包括改进框架（Furthest Reasoning）和附加模块（Plan Assessor）。通过屏蔽之前的推理路径和生成的查询，鼓励 LLM 在每次迭代中从头开始生成思路，从而打破先前误导思想和查询的束缚。通过对三个公认的多跳问题回答数据集的评估，我们的方法在大多数指标上优于现有技术（回答准确率提高了 10%-12%）。
本文提出了一种名为FuRePA的新方法，用于解决多跳问题回答。该方法在三个公认的多跳问题回答数据集的评估中，回答准确率提高了10%-12%。
