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在一篇新的研究报告中,研究人员在聊天式提示中通过检索9个演示示例,使用预训练的Llama-2语言模型进行了在上下文中的学习。这种方法并没有改变模型的权重,但它使得与文本达芬奇-003模型相比,赢率增加了7倍,使其与经过对齐微调的模型相当。研究人员希望这种方法能够进一步提升Llama-2模型的表现,使其在未来的语言模型应用中更具优势。

核心要点

  • 研究人员在Llama-2语言模型中使用了在上下文中的学习方法。
  • 这种方法并没有改变模型的权重,赢率增加了7倍。
  • 这种方法使Llama-2模型的性能与经过对齐微调的模型相当。

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