本文提出了一种基于大型语言模型的自我点拨框架，用于开放域问答任务。该方法在三个广泛使用的ODQA数据集上实验，结果优于之前的最先进方法，提高了8.8个百分点的EM指标。能够与多种检索增强的微调模型相比较的性能。

基于提示的少样本问答合成数据生成
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