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解开纠纷：在大型语言模型中交织相互冲突的知识和推理技能
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型在生成能力方面表现出色，但当仅依赖其内部知识时，容易出现幻觉。基于检索的大型语言模型已成为将其与外部知识结合的潜在解决方案。当前领域存在一个显著的差距，即缺乏对异构知识源上的大型语言模型进行有效定位的实际基准数据集。为了填补这一空白，我们提出了一个综合数据集，通过预定义的推理链自动生成和人工注释相结合的方式创建。我们的模型在解决推理挑战方面优于以往的方法。
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关键要点
- 大型语言模型在生成能力方面表现出色，但依赖内部知识时容易出现幻觉。
- 基于检索的大型语言模型是将其与外部知识结合的潜在解决方案。
- 当前缺乏对异构知识源上大型语言模型有效定位的基准数据集。
- 提出了一个综合数据集，包含两跳多源问题和符号化查询生成的挑战。
- 数据集通过预定义的推理链自动生成和人工注释相结合的方式创建。
- 引入了多种检索工具，包括文本段落检索和符号化语言辅助检索。
- 模型在解决推理挑战方面优于以往的方法。
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