AdapTime：在 大语言模型 中启用自适应时间推理

大语言模型在常识问答中表现出了强大的推理能力。然而，它们处理时间信息的能力仍然有限。为了解决这一限制，现有方法通常涉及外部工具或手动验证，并且针对特定场景进行定制，导致通用性较差。此外，这些方法对所有问题都采用固定的流程，忽略了不同类型的时间问题需要不同的推理策略的事实，这导致对简单情况的不必要处理和对复杂情况的推理不足。为此，我们提出了 AdapTime，一种自适应时间推理方法，可根据输入上下文动态执行推理步骤。具体来说，它涉及三个时间推理动作：重新制定、重写和审查，并由 LLM 规划器指导推理过程。 AdapTime 与最先进的 LLM 无缝集成，并显着增强其时间推理能力，而无需依赖外部支持。大量的实验证明了我们方法的有效性。