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文章提出，数据集中的类型多样性解释了Transformers为何在结构组合泛化方面表现不佳，并通过改变COGS和SLOG数据集中的多样性来验证这一点。
本研究论文探讨了大型语言模型如何导致语言多样性下降，并强调了潜在的文化和社会风险。
本文提出结构引导实体解析（SGER）框架，通过课程学习微调大语言模型，在语言多样化环境中实现鲁棒的人名匹配，在印度身份数据上达到99.02%准确率，并已在Dream11部署。