研究人员探索了使用大型语言模型（LLM）对常规提交进行分类，而无需进行模型微调。他们评估了在Mistral-7B-Instruct、LLaMA-3-8B和DeepSeek-R1-32B模型上的零样本、少样本和思维链提示策略。研究发现，少样本提示产生了最高的准确率，DeepSeek-R1-32B模型表现最佳，这表明更大的模型在此任务上更有效。 AI
影响 提供了一种无需训练的提交分类方法，有望降低软件维护和自动化工具的开销。
排序理由 学术论文，提出了使用LLM进行提交分类的新颖方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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