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personalizing
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个性化大型语言模型的优化方法：通过检索增强
本研究论文探讨了扩展的检索方法用于个性化大型语言模型，通过两种优化算法从下游任务获取反馈进行检索优化，并引入了一个预生成和后生成的检索模型来决定每个语言模型输入应选择哪个检索器。在多个任务中进行了大量实验，并获得了显著的统计结果。
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3 months ago
个性化解释基于人工智能推荐的用户认知能力的实证评估
通过对智能辅导系统生成解释进行个性化处理，针对具有认知需求和勤奋度水平较低的学生，旨在增加这些学生对解释的参与度以促进学习，在用户研究中发现，该个性化处理显著增加目标用户与提示解释的互动、理解程度和学习效果，因此，该研究为个性化 AI 解释
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4 months ago
参数高效调整实现 LLMs 的可扩展个性化：基于缩写扩展的案例研究
缩写展开是一种通过限制打字量并使用语言模型建议展开来加快沟通的策略。本文研究了基于之前对话进行个性化的大型语言模型（LLM）建议，以增强预测的相关性，尤其是在用户数据较少（~1000 个样本）的情况下。我们比较缩写输入的 fine-tuni
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6 months ago
InstructBooth: 指令跟随个性化图文生成
使用有限的图像集对文本 - 图像模型进行个性化处理，通过引入 InstructBooth 方法，使用特定对象的少量特定图像来增强图像 - 文本对齐，最终实现了优于基准线的图像 - 文本对齐效果。
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7 months ago
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