Bài báo này đề xuất một khuôn khổ Lý luận Xung đột Kiến thức (KCR) để giải quyết vấn đề của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) đang gặp khó khăn trong việc giải quyết xung đột kiến thức từ nhiều nguồn, đặc biệt là xung đột kiến thức giữa các ngữ cảnh xung đột trong các văn bản dài. KCR dựa vào học tăng cường để huấn luyện các LLM lựa chọn và tuân thủ các ngữ cảnh có tính nhất quán logic cao hơn khi được trình bày với các ngữ cảnh xung đột. Đầu tiên, nó trích xuất các đường suy luận, được biểu thị dưới dạng văn bản hoặc đồ thị kiến thức cục bộ, từ các ngữ cảnh văn bản dài xung đột. Dựa trên các đường dẫn này, mô hình được huấn luyện để đi theo đường suy luận chính xác, do đó tăng cường khả năng giải quyết xung đột kiến thức trong các ngữ cảnh văn bản dài. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng khuôn khổ được đề xuất cải thiện đáng kể khả năng giải quyết xung đột kiến thức của nhiều LLM khác nhau.
