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
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有大语言模型在多跳问题回答（MHQA）中面临的幻觉、错误传播和上下文长度限制等挑战。提出的自指导提示有限状态机（SG-FSM）通过将复杂问题分解为子问题，并根据当前上下文动态决策，显著提升了模型的推理能力和准确性。实验结果表明，SG-FSM在多个基准测试中表现优于强基线，减少了幻觉现象，并提高了输出格式的遵循性。
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。
