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DemoRank: 选择大型语言模型在排序任务中的有效演示
近期，对于将大型语言模型应用于零样本段落排名的兴趣日益增加。本文关注于如何选择适当的上下文演示来进行段落排名任务，并提出了 DemoRank 框架，通过检索再排序的过程解决了这个问题，并在域内和域外的场景中展示了其有效性。
PDF10 days ago
大型语言模型是否遵循概念注释指南？科学和金融领域案例研究
大语言模型通过指导文本对句子进行标记涉及了利用上下文示例的广泛语言模型，根据我们的简单评估方法，我们发现开源语言模型与领先的专有 API 之间在概念理解方面存在显著差距。
PDF8 months ago
基于交叉熵差异的场景内演示选择
本研究提出了一个基于交叉熵差异的方法，用于选择上下文演示文稿以提高语言模型的性能。该方法基于该观察结果：在特定演示文稿上进行微调的语言模型在测试样例上的困惑度与上下文演示的有效性呈负相关。研究者评估了该方法在混合域数据集上的表现，并表明该方
PDFa year ago
上下文中缺少什么？利用信息化演示评估少样学习器
通过挑选与预测样本分享特定信息的示范来区分少样本学习者的能力，结果表明现有的少样本学习者不利用信息，并且暴露了训练真正的上下文学习者的挑战。
PDF2 years ago