利用大型语言模型探索零样本上位词预测的基于提示的方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究通过使用大型语言模型（LLMs）对零样本超级类别预测进行研究，基于文本概率计算方法，进行多种生成提示的应用。实验证明，语言模型提示的有效性与经典模式之间存在着强关联，这表明可以在使用较大模型之前，通过较小模型进行初步提示选择。我们还通过自动识别的共同下义词，探究了预测共同下义词和提高超级类别预测的提示增强方法。针对预测更高级概念，我们开发了一个迭代式方法，这进一步提高了 BLESS...
该论文综述了大型语言模型在自然语言处理任务中的重要性和提示对模型性能的影响。论文讨论了多种提示设计方法以优化模型性能。同时，论文指出了提示设计在充分利用大型语言模型潜力中的关键作用。
