本研究探讨了大型语言模型在多跳问答中对外部知识的偏好，提出了证据链的概念，强调知识点之间需相互支持。研究表明，证据链能提高生成的准确性和答案的可信度。

本研究探讨了大型语言模型在答案可信度归因中的不足，提出了一种新方法，通过优化答案段落和证据检索，提升了答案归因性能，具有重要的应用潜力。