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语言模式与认知方式对大语言模型阅读效果的影响

引言

为了实现认知评测框架，需要开发合适的评测工具。评测工具包括数据集、测试用例、评测平台等。通过构建适合框架的标准化数据集，可以确保评测的一致性和公平性。评测平台还应支持大规模的自动化测试，提升评测效率和精度。

文本的结构、组织方式以及呈现的信息量也会直接影响大语言模型的认知负荷。例如，长篇文章或冗长复杂的叙述容易使模型的认知资源耗尽，导致理解精度下降。相反，简洁清晰的表述可以降低模型的认知负荷，帮助其更快地提取关键信息。在中文文本处理中，特别是当信息过于分散或需要模型处理大量的无关信息时，外在认