研究人员发现了一种在检索增强语言模型中称为“Clade”（Category-Level Answering from Deficient Evidence，基于不足证据的类别级回答）的现象。当模型检索到相关但信息仅限于问题所需范围的更广泛类别级别时，就会发生这种情况，导致模型猜测具体答案，而不是弃权或进一步搜索。在 PrimeKG 的生物医学问题上，这种猜测行为大约有一半是错误的，并且在生态物种相互作用方面也得到了复制。虽然本体论可以帮助将更广泛的类别映射到具体答案，但目前的方法在有效利用它们方面存在困难，字符串匹配仅在小部分情况下能找到页面上的正确科属。 AI
影响 突出了检索增强模型中的一种特定故障模式，表明需要更好地整合本体论以获得准确的细粒度答案。
排序理由 研究论文，详细介绍了一种语言模型中的新现象。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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