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摘要
摘要
随着大语言模型(LLM)的广泛应用,其在自然语言处理(NLP)任务中
的优势愈加明显,涵盖了从文本生成、语言翻译到情感分析等多个领域。大语
言模型通过预训练、监督微调和RLHF的范式,使大模型具备了强大的文本生
成能力。尽管大语言模型在通用任务中表现出色,但单一的大模型在面对特定
领域的下游任务,它们的泛化能力和性能仍然面临挑战。通常会使用利用
promptlearning和fine-tun
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