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prompt strategy
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弥补鸿沟:提升 LLM 多语言表现的动态学习策略
通过优化 LLM 的提示策略、使用混合方法融合 LLM 检索增强生成和多语言嵌入,以及动态选择最佳提示策略、LLM 模型和嵌入模型,我们提出了一种能够显著提高多语言能力的新技术。
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a month ago
基于 LLMs 的中国常识推理基准评估:从中国特定性到推理记忆相关性
我们介绍了 CHARM,这是首个全面深入地评估大型语言模型(LLMs)在中文常识推理能力方面的基准。我们利用 5 个代表性的提示策略对 CHARM 进行评估,发现语言模型的语言定位和任务领域会影响提示策略的效果,这丰富了以前的研究结果。我们
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4 months ago
VRPTEST:大型多模态模型中视觉引导提示的评估
通过对大型多模态模型(LMMs)的全面评估和基于视觉引导提示的不同策略的现有研究,本研究找到了提高 LMMs 性能的潜力和改进空间,并揭示了视觉引导提示对 LMMs 准确性的重要影响。
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7 months ago
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