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消除模糊问题的澄清树：使用增强检索的大型语言模型进行回答
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Refuel是一种用于回答开放式问题中多义性的模型，可同时预测多个答案，使用多个来源的证据进行适应性预测，并提出一种名为往返预测的方法。该模型在AmbigQA数据集上实现了新的最先进性能，并在NQ-Open和TriviaQA上展示了有竞争力的性能。
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关键要点
- Refuel模型用于解决开放式问题中的多义性。
- 该模型能够同时预测多个答案。
- 使用多个来源的证据进行适应性预测。
- 提出了一种名为往返预测的方法，迭代生成额外解释以验证和过滤不正确答案。
- Refuel在AmbigQA数据集上实现了新的最先进性能。
- 在NQ-Open和TriviaQA上展示了有竞争力的性能。
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