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实体 Jingzhi Gong

Jingzhi Gong

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  1. TOOL · CL_108026 ·

    综述论文详述用于文本和代码生成的LLM集成学习

    一篇新发表在arXiv上的综述论文详细介绍了用于文本和代码生成的大型语言模型（LLM）的各种集成学习技术。该论文由Jingzhi Gong撰写，将这些方法分为七种主要方法，包括权重合并、知识融合和专家混合。研究强调了集成方法的优势，如提高多样性、增强输出质量和增加应用灵活性，旨在指导未来的研究和实际应用。