作者：Dheeraj Rajagopal，Vivek Khetan，等

简介：本研究中作者探索了序列到序列模型的跨域推理能力。人类通常需要在不同的领域为一些日常决策进行推理。例如：绿叶蔬菜对有血凝块病史的人有益吗？回答该问题需要蔬菜的常识性理解、健康领域知识、以及推理能力。机器是否可以像人类如此地跨领域推理，仍然是一个开放的问题。作者正式将其定义为跨域推理任务---作为一个推理链跨越多个域。本研究中作者提出了一种提示模板填充方法，使序列到序列模型能够执行跨域推理。作者还提供了一个关于常识、健康和福祉领域的案例研究，作者在其中研究了提示模板填充如何使预训练序列能够跨域对模型进行排序。作者在多个预训练的编码器-解码器模型上的实验表明，跨域推理对当前模型具有挑战性。作者还展示了深入的错误分析和未来跨域推理研究的途径。

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