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大语言模型在中文文本推理中的认知评测探讨

前言

中文文本常常依赖于丰富的上下文信息来确定词语的意义和句子的语法结构。大语言模型在进行中文理解时，若缺乏足够的上下文信息或上下文的依赖性较强，则可能增加认知负荷。例如，涉及到多层次、多角色的对话或情境描述时，模型需要不断地调整对语境的理解，而这种调整过程往往是认知资源密集型的。因此，模型在处理复杂上下文时的理解能力可能受限于其计算资源与语义推理机制。

模型的上下文理解能力是衡量其阅读理解能力的重要维度。评测框架应测试模型在处理含有复杂语境和多重意义的文本时的能力，例如如何正确理解双关语、歧义词等。