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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
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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%。
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关键要点
- 提出了一种名为FuRePA的新方法，用于多跳问题回答。
- FuRePA包括改进框架（Furthest Reasoning）和附加模块（Plan Assessor）。
- 该方法通过屏蔽之前的推理路径和生成的查询，鼓励LLM从头开始生成思路。
- FuRePA打破了先前误导思想和查询的束缚。
- 在三个公认的多跳问题回答数据集的评估中，FuRePA在大多数指标上优于现有技术。
- 回答准确率提高了10%-12%。
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