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当prompt方略遇上分治算法，南加大、微软让大模型炼成「火眼金睛」
近年来，大语言模型（LLMs）由于其通用的成绩处理能力而引起了大量的关注。现有研究表明，适当的提醒设计（prompt enginerring），例如思维链（Chain-of-Thoughts），可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。然而，在处理涉及重复子使命和 / 或含有欺骗性内容的使命（例如算术计算和段落级别长度的虚假旧事检测）时，现有的提醒方略要么受限于表达能力不足，要么会受到幻觉引发的中间…- 5
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