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selective annotation
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IDEAL:影响驱动的选择性注释强化大型语言模型中的上下文学习者
通过选择具有最大边际收益的数据子集,引入了一种基于影响力驱动的选择性注释方法,以降低注释成本并提高上下文示例的质量。实验结果证实了该方法在各种基准测试中的优越性能,以更低的时间消耗在子集选择过程中取得更好的表现。
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9 months ago
有选择性的标注使语言模型更好的少样本学习器
本文提出了一种基于在上下文学习的策略,通过选择少量有代表性的例子来进行标注,进而为新的自然语言任务创建数据集,并证明了此方法在不同场景下都具有良好的效果。
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2 years ago
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