StreamAdapter：来自上下文流的高效测试时间适应
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了大语言模型在测试时间适应中需要大量样例带来的高推理成本问题。提出的StreamAdapter通过直接更新模型参数，避免了显式的上下文示例，从而在测试阶段实现了高效的适应。实验表明，StreamAdapter在任务适应能力上与当前方法相当，且大幅减少了对示例数量的依赖，具有更高的推理效率。
本研究提出StreamAdapter，通过直接更新模型参数，降低了大语言模型在测试时间适应中的推理成本，显著减少了对示例数量的依赖，提高了推理效率。
