यह शोधपत्र एक ज्ञान संघर्ष तर्क (KCR) ढाँचे का प्रस्ताव करता है जो बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) द्वारा विभिन्न स्रोतों से प्राप्त परस्पर विरोधी ज्ञान, विशेष रूप से लंबे पाठों में परस्पर विरोधी संदर्भों में ज्ञान संघर्षों को हल करने में आने वाली कठिनाई की समस्या का समाधान करता है। KCR, परस्पर विरोधी संदर्भों के सामने आने पर LLM को अधिक तार्किक संगति वाले संदर्भों का चयन करने और उनका पालन करने हेतु प्रशिक्षित करने हेतु सुदृढीकरण अधिगम पर निर्भर करता है। सबसे पहले, यह परस्पर विरोधी लंबे पाठ संदर्भों से, पाठ या स्थानीय ज्ञान ग्राफ़ के रूप में व्यक्त अनुमान पथों को निकालता है। इन पथों के आधार पर, मॉडल को सही अनुमान पथ का अनुसरण करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे लंबे पाठ संदर्भों में ज्ञान संघर्षों को हल करने की इसकी क्षमता बढ़ जाती है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि प्रस्तावित ढाँचा विभिन्न LLM की ज्ञान संघर्ष समाधान क्षमताओं में उल्लेखनीय रूप से सुधार करता है।
