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SG-FSM：一种基于有限状态机的自指导零样本提示范式用于多跳问题回答
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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
本研究提出自指导提示有限状态机（SG-FSM），旨在解决大语言模型在多跳问题回答中的幻觉、错误传播和上下文限制等问题。SG-FSM通过分解复杂问题并进行动态决策，显著提升了推理能力和准确性，实验结果表明其优于强基线，减少了幻觉现象。
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关键要点
- 本研究提出自指导提示有限状态机（SG-FSM）以解决大语言模型在多跳问题回答中的挑战。
- SG-FSM通过分解复杂问题为子问题并进行动态决策，显著提升了推理能力和准确性。
- 实验结果表明SG-FSM在多个基准测试中优于强基线，减少了幻觉现象。
- SG-FSM提高了输出格式的遵循性。
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