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English(EN) Easier to Judge than to Find: Predicting In-Context Learning Success for Demonstration Selection

新的DiSP框架加速了大型语言模型的上下文学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个名为DiSP的新框架，以提高大型语言模型中上下文学习（ICL）的效率。DiSP解决了为提示选择最佳演示的挑战，而这在计算上成本高昂。该框架按难度对查询进行分层，使用随机试验来估计成功率，并训练一个轻量级路由器来预测查询难度。与现有方法相比，这种方法在Llama 3和Qwen 2.5等模型上实现了显著的加速和准确性提高，从而实现了更快、更准确的演示选择。 AI

影响 提高了上下文学习的效率，可能降低了大型语言模型应用的计算成本。

排序理由 该集群包含一篇arXiv论文，详细介绍了用于改进大型语言模型上下文学习的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的DiSP框架加速了大型语言模型的上下文学习

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Ting Liu ·

    易于判断而非易于寻找：预测上下文学习的示范选择成功率

    In-context learning (ICL) is highly sensitive to which demonstrations appear in the prompt, but selecting them is expensive because the space of possible demonstration contexts and combinations is enormous. We argue that demonstration selection is \emph{easier to judge than to fi…

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