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大语言模型中文阅读理解的深度认知评测方法

引言

评测结果的分析不仅仅是对模型能力的评分，更应深入探讨模型在认知过程中的具体表现。例如，哪些任务表现较好，哪些任务模型的表现有所欠缺，这些都是优化模型的宝贵信息。通过反馈机制，可以根据评测结果不断优化模型的架构和算法，提升其中文阅读理解能力。

为了降低信息的外在认知负荷，可以通过合理的文本结构安排和信息重组来提高理解效率。例如，通过适当的段落分隔、明确的主题句和逻辑关联，可以帮助模型更好地理解文本中的核心思想，减少因信息杂乱无序而增加的认知负担。适当的高亮和标记可以引导模型关注重要内容，减少冗余信息