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通过质量评估指导 LLMs 的上下文学习来进行机器翻译
利用领域特定的质量评估（QE）引导的搜索算法，借助 XGLM 模型，本论文提出了一种新的上下文学习（ICL）方法，以预测机器翻译的质量，选择有效的示例以最大化翻译质量，相较于现有 ICL 方法和预训练语言模型（PLM）mBART-50，实验
PDF24 days ago
增强 LLM 智能体的分步思考提取和对齐决策
该论文提出了一种名为 TRAD 的新框架，通过 Thought Retrieval 和 Aligned Decision 方法解决了利用上下文示例的问题，实验表明 TRAD 在降噪和推广方面表现优异，并在全球商业保险公司的实际场景中成功部署
PDF4 months ago
朝着真正无需零样本的组合视觉推理：以 LLMs 为程序员
通过引入空间和时间抽象例程以及利用少量标记示例自动生成上下文例子，我们提出了一个框架来消除人为构建的上下文例子，从而解决了可视推理中的一些问题并提升了性能。
PDF6 months ago
像本地人一样说话：以本地风格提示大型语言模型
使用新的方法 AlignCoT，通过将上下文示例与 LLMs 的固有风格对齐，有效地改进了 LLMs 的推理能力，并结合其他最新的提示工程技术进一步提高了其性能。
PDF7 months ago
大型语言模型程序
通过使用嵌入式算法来扩展预训练语言模型的能力，作者提出了一种证据支持的问答方法来展示这种方法的优势，相比于传统的 fine-tuning 方法，该方法获得了 6.4％的改进。
PDFa year ago