利用大型语言模型进行少样本非语境化

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内容提要

本文介绍了一种利用少量示例进行上下文学习的方法,通过微调一个较小的模型来适应神经机器翻译任务。该方法可以实现域自适应,并在翻译质量和即时适应率方面优于传统监督技术和大型语言模型。同时,该方法还可以实现高效的批处理推理。

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