response patterns | BriefGPT

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指令调优的局限性
在本研究中，通过对 LLMs 进行严格实验和深入分析，我们发现 Instruction Tuning 的各种限制，比如 IT 无法增强 LLMs 的知识或技能、从知识来源中复制响应模式会导致响应质量下降、全参数微调会增加虚构错误等。同时，我
PDF5 months ago
EMNLP非自然语言处理：语言模型如何处理机器生成的提示？
语言模型提示优化研究表明，通过无明显意义或语法结构的自动生成的令牌序列，包括模型嵌入空间中的向量序列，通常胜过语义和语法良好的手工制作的提示。我们使用机器生成的提示来探究模型对非自然语言表达组成的输入的响应，并在多个语义任务中研究不同尺寸模
PDF8 months ago
EMNLP解读缄默的多数：借助大型语言模型诱导信念增强的社会图谱进行响应预测
自动响应预测对新闻媒体具有重要作用，能够帮助内容制作者高效预测新闻发布的影响，防止意外的负面结果，如社会冲突和道德伤害。为了有效地预测响应，必须开发利用社交动态和上下文信息的度量，特别是在用户的明确个人资料或历史行为有限的情况下（被称为潜伏
PDF9 months ago
FragmGAN: 面向片段数据插值和预测的生成对抗网络
通过利用响应模式的结构，我们提出了基于 Generative Adversarial Nets (GAN) 的统一灵活框架，旨在同时处理片段数据的插补和标签预测，与其他基于生成模型的插补方法不同的是，该方法具有理论保证并且可以处理 Miss
PDF2 years ago
响应感知基于模型的协同过滤
本文提出了 Response Aware Probabilistic Matrix Factorization (RAPMF) 方法，它可以更好地建模用户的反应模式，从而提高推荐系统的准确性和可解释性。
PDF12 years ago