Venn 图提示：通过脚手架效应加速理解

我们介绍了 Venn 图(Venn Diagram,VD)提示，这是一种创新的提示技术，允许大型语言模型(LLM)在知识密集型问答任务中结合和合成来自复杂、多样且长上下文文档中的信息。从多个文档生成答案涉及诸多步骤，用于提取相关且唯一信息并将其整合成连贯响应。为提高最终答案的质量，通常需要使用多个 LLM 调用或预训练模型来执行不同的任务，如摘要、重组和定制化。本文介绍的方法旨在通过单次 LLM 调用来替代多步骤策略。我们提出的技术还旨在消除 LLM 中固有的位移偏差，通过消除对输入信息序列的敏感性来增强答案的一致性。它克服了传统上因输入序列不同导致答案不一致的挑战。我们也探讨了基于 VD 提示实际应用的案例，基于对提示结果的检视。在针对四个公开基准问答数据集进行的实验中，VD 提示持续匹配或超越了严格遵循最佳指南和实践的精心设计的指令提示。