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学习减少：关于提高大型语言模型在结构化数据上的性能
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员开发了基于Code-LLaMA架构的语言模型，取得了在结构化知识落地任务上的新成果。模型超越了任务专用模型，在新任务上表现出色。然而，模型规模扩大只带来微小改进，结构化知识落地仍具挑战性，需要更多创新设计。
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关键要点
- 研究人员开发了基于Code-LLaMA架构的语言模型。
- 模型在结构化知识落地任务上取得了新成果。
- 模型超越了任务专用模型，在多个评估数据集中表现出色。
- 模型规模扩大只带来微小改进，结构化知识落地仍具挑战性。
- 需要更多创新设计以突破结构化知识落地的限制。
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