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通过组合拓展能力的 LLM 增强 LLMs
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过CALM的组合方法，将基础模型与特定模型相结合，赋予其新的能力。实验证明，将PaLM2-S与较小模型相结合，在英语翻译和低资源语言的算术推理等任务中有13％的绝对改进；将PaLM2-S与特定于代码的模型相结合，在代码生成和解释任务上有40％的性能提升。
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关键要点
- 提出CALM，即Composition to Augment Language Models，研究基础模型与特定模型的组合。
- CALM通过引入模型之间的交叉关注来组合模型的表示，赋予其新的能力。
- 实验证明，PaLM2-S与较小模型结合可在英语翻译和低资源语言的算术推理任务中实现13%的绝对改进。
- PaLM2-S与特定于代码的模型结合时，在代码生成和解释任务上性能提升40%。
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