arXiv · NLP· Jinhu Qi, Minda Hu, Wentao Zhang, Zixing Song, Irwin King·· 4 小时前AI 评分26
QERA 提出基于问题驱动的证据推理架构以提升上下文学习表现
Ask Before You Answer: A Question-Driven Evidence Reasoning Architecture (QERA) for In-Context Learning
AI 导读
针对前沿 LLM 在 CL-bench Life 基准中仅解决不到五分之一任务的问题，QERA 架构通过先提问再回答的方式，将平均解决率从 18.2% 提升至 21.0%。 该架构无需训练或评分标准，每个任务仅调用约 4 次 LLM，并生成需求检查清单和类型化信息需求，通过代码过滤确保对用户原话的忠实度。
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