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ACL
自我演示：引发大型语言模型的演示外泛化能力
提出了一种名为 Self-Demos 的新方法，通过查询感知的演示生成，插值生成了介于现有演示和给定查询之间的演示，以实现有限的演示和非演示查询的关联。在实验中展示了该方法在非演示设置中优于现有基线模型，并进行了一系列分析以验证 Self-
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3 months ago
ACL
QueryAgent: 一个基于环境反馈的可靠高效推理框架
使用大型语言模型（LLMs）进行语义解析已经取得了显著的成功。本论文提出了一种名为 QueryAgent 的框架，通过逐步解决问题和进行自我纠正来解决可靠性和效率不足的问题。通过利用丰富的环境反馈，ERASER 方法在中间步骤中仅在必要时进
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4 months ago
描述符和词汤：克服参数效率精度权衡的问题，用于超出分布的少样本学习
通过使用训练数据，提出了两种更具灵活性的方法，即描述符汤和词汤，以提高少样本情况下的目标准确度，并在交叉数据集和领域泛化基准上优于现有的少样本方法和零样本方法。
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8 months ago
如何使有限资源的文本分类在银行业变得物超所值
标准的 NLP 全数据分类器需要成千上万个标记示例，在数据有限的领域中是不切实际的。少样本学习方法提供了一种替代方案，利用对比学习技术，在每个类别只需 20 个示例即可发挥有效作用。类似地，像 GPT-4 这样的大型语言模型也可在每个类别只
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8 months ago
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