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1\documentclass[11pt]{article}2\usepackage{graphicx}3\usepackage{url}4\usepackage{xcolor}

5\title{邁向可靠的大型語言模型自然語言處理:6檢索、推理、對齊與評估綜述}7\author{ACL 匿名投稿}8 9\begin{document}10\maketitle11\begin{abstract}12我們綜述可靠語言模型的13檢索、推理、對齊與評估。14\end{abstract}

15\section{概述}

16大型語言模型已成為自然語言處理的核心典範，改變了問答、摘要與資訊擷取。幻覺、不穩定推理與提示敏感性仍限制其成效。17 18我們以統一流程研究檢索、推理、對齊與評估。基準方法準確率為 72.4、F1 為 68.1；檢索方法為 81.6、77.3；本文方法為 86.2、83.5。所有系統使用相同評測集。

19\section{檢索}20檢索為語言模型提供外部證據。我們評估段落品質對回答一致性及論述來源可追溯性的影響。21 22\section{推理}23推理將複雜任務拆解為中間步驟。評估區分任務完成度與證據品質，並測量多次執行的結果穩定性。24 25\section{對齊}26對齊促使模型在維持事實一致性的同時遵循指令。我們分析偏好最佳化、檢索與不確定性估計的交互影響。27 28\section{評估}29實驗使用固定資料切分並報告平均結果。補充分析提供完整流程、消融實驗與代表案例，以利重現。30 31\input{sections/experiments}32\input{sections/discussion}33\bibliographystyle{plain}34\bibliography{references}35\appendix36\input{sections/appendix}37\end{document}

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