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KDDMAML-en-LLM：模型不可知的元训练 LLMs 对于改进上下文学习
我们提出了 MAML-en-LLM，一种新的元训练大型语言模型的方法，可以学习到真正可泛化的参数，不仅在不同任务上表现良好，还适应了未知任务，并且在性能和适应性能上得到了显著提升。
PDFa month ago
软件开发代理的体验式合作学习
使用经验共同学习的新框架，充实以往经验，使大语言模型（LLMs）和自主代理能够更高效地处理未知任务。
PDF6 months ago
CoT 集合：通过思维链微调改善语言模型的零样本和少样本学习
通过不同程度的 fine-tuning，基于 Flan-T5 的大型语言模型学习了 Chain-of-Thought 推理并表现出更强的 few-shot learning 能力，使得在 27 个数据集上的平均零 - shot 准确率提高了
PDFa year ago
ACL开放环境下的域增量生命周期学习
提出 Diana：一种动态架构基于的终身学习模型，使用分层设计的提示来捕获不同细粒度的知识，并引入一组提示关键向量以促进任务之间的知识共享，在处理未知任务方面表现良好。
PDFa year ago
结构化提示的连续问答学习
该论文提出了 Diana：基于动态架构的终生 QA 模型，使用不同层次的提示捕获 QA 知识，特别是为了处理未见的任务。经过广泛实验证明，Diana 在处理未见任务方面优于现有的终身 QA 模型。
PDF2 years ago
基于视觉任务适应基准的表示学习的大规模研究
通过自我监督、生成模型等方法训练的视觉特征表示可以非常好的通用于各种不同的视觉任务，并且对于一些任务可以取代需要大量标注数据的监督学习方法
PDF5 years ago