LMOps是一个新的框架,用于训练并识别高质量的上下文示例,从而提升大型语言模型的性能。它通过评估候选例子的质量,促进上下文学习,能够有效处理未见过的任务,并对不同大小的LLM模型均有一致的性能提升。
LMOps的特点:
1. 基于候选例子的质量评估
2. 促进上下文学习的性能提高
3. 能够处理未见过的任务
4. 对不同大小的LLM模型均有一致的性能提升
LMOps的功能:
1. 在多种任务上进行上下文示例的训练和评估
2. 检索相似模式的例子以提高模型性能
3. 应用于自然语言处理的各种场景
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