本研究解决了现有大型语言模型(llms)在特定领域任务应用中的知识差距问题。通过引入少量人工标注的样本(k-shot)和开放知识,我们开发了一种高效的管道来生成成本效益高的任务专家。实验结果表明,该方法在利用开放知识方面优于现有技术,具有显著的实用价值。
大型语言模型(llms)通过训练在自然语言处理、计算机视觉等领域取得进展。混合专家(moe)是一种有效的方法,可扩展模型容量。本调查提供了moe的综述,包括结构、分类法、核心设计、应用和未来研究方向。还创建了一个资源存储库。
本研究解决了现有大型语言模型(llms)在特定领域任务应用中的知识差距问题。通过引入少量人工标注的样本(k-shot)和开放知识,我们开发了一种高效的管道来生成成本效益高的任务专家。实验结果表明,该方法在利用开放知识方面优于现有技术,具有显著的实用价值。
大型语言模型(llms)通过训练在自然语言处理、计算机视觉等领域取得进展。混合专家(moe)是一种有效的方法,可扩展模型容量。本调查提供了moe的综述,包括结构、分类法、核心设计、应用和未来研究方向。还创建了一个资源存储库。