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CL-高效的标签选择框架

CL是一个实验设计框架,旨在通过高效的有监督微调来提升大型语言模型的标签使用效率。它利用实验设计技术,选择出最具信息性的样本进行标注,从而显著提高标签效率,几乎没有额外...

CL是一个实验设计框架,旨在通过高效的有监督微调来提升大型语言模型的标签使用效率。它利用实验设计技术,选择出最具信息性的样本进行标注,从而显著提高标签效率,几乎没有额外的计算开销,特别是在生成式任务中有效降低标注成本。
CL的特点:
1. 标签高效的大型语言模型有监督微调
2. 通过实验设计技术选择最具信息性的样本进行标注
3. 显著提升标签效率,几乎没有计算开销
4. 在生成式任务中减少标注成本

CL的功能:
1. 用于选择最具信息性的样本进行标注
2. 用于减少标注成本,同时保持相同的泛化性能
3. 用于绕过主动学习的计算瓶颈

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