Moliay-CSDN博客

相比之下，专有LLM通常拥有更强大的基础能力和更多的训练资源，在进行ICL时可能表现得更为出色。然而，在训练特定任务时，专有LLM的调整灵活性受限于其API和商业限制，导致它们在个性化任务的调优上存在瓶颈。和传统预训练语言模型相比，LLM拥有更强的预训练能力，可进行更复杂的即时学习。可利用LLM理解和处理上下文的固有能力来提升低资源IE，进一步从稀缺数据中获得有价值的见解，从而减少微调的要求。在资源匮乏的IE任务中，提示调优使模型适应具有最少数据的特定任务或域，其中提示充当指导。

2024-12-27 15:10:50 968

原创【科普】小样本关系抽取技术的进展与挑战

小样本关系抽取是知识图谱构建核心任务之一，尤其在垂直领域有着广泛应用价值小样本关系抽取技术取得了长足进步，仍存在一些技术瓶颈有待改进小样本关系在大模型也是存在新问题，比如关系知识偏差，探测、编辑以及评价。

2024-12-15 23:10:33 1127

原创【言语理解】中心理解题目之选项分析

出处有误，一般不选，“而是”中不是部分，提炼的选项出处有误，一般不选背景、分析论证中提炼出的选项分析论证中提炼出的选项但是，或者说是转折前提炼的选项。

2024-12-04 13:08:39 1274 1

原创 Preserving Generalization of Language Models in Few-shot Continual Relation Extraction

数据的不同表示层上应用MIM将是L0学习表示的有力帮助。具体来说，具有相同标签的样本的互信息将得到增强，而不同标签的特征对应的信息将受到限制。结果，同一类的特征向量将变得更加浓缩，不同类的表示将更加分离。

2024-11-16 18:55:48 549

原创【言语理解】中心理解题目之抓住关键信息

文段中反复出现的词语，重要程度较高，需要注意题干是顺承结构（一句接一句的唠嗑式顺下来）大致内容是人工智能再单兵系统发展地不错，智能头盔有好多优点啊。CD：“协同作战”“人机交互”不是重点，排除B：人工智能是buff，不是讨论对象，排除A：智能头盔多次出现的高频词，内容符合，可选种子及其同义词反复出现BC：不包括关键词，排除D：种业发展的启示，更像是种业取得了什么样成功的进展，不符合题干，排除A：重视种子发展，符合题干，可选题干大致是以道观之是啥。

2024-11-11 10:34:05 1061

原创【言语理解】片段阅读整体概述

BD:题干是古诗词有助于贴近自然进而有爱自然保护自然的意识,B中的"传统文化"没有D中直接的古诗词更贴合题干,比较大,选D。发现后面的新发现部分③和⑥前后关系不同,回看⑥这新发现挺好,则先提到发现,再评价,故顺序为③⑥。③是新发现,④是背景知识,先说背景知识可能性更大,看CD。BC：“土居中央”“五行”都不是讨论重点，太片面，排除。A：温湿控制不太行，符合题干重点，可选。后续在逻辑上还缺没城墙是怎么样的,选D。C:诗词大众化是工具不是目的,排除。A:有什么传统不是重点,排除。验证C,发现逻辑通顺,可选。

2024-11-09 16:44:22 975

2009~2019年软件设计师历年真题及答案详解.zip

空空如也