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代码解释的选择性示例学习
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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
本研究提出了一种新的选择性示例学习方法（SSL_ner），通过实体信息优化Few-Shot学习中的示例选择。结果表明，SSL_ner在多个开源大语言模型上表现优异，并首次进行了系统评估。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的选择性示例学习方法（SSL_ner）。
- SSL_ner通过利用实体信息优化Few-Shot学习中的示例选择。
- 研究结果显示SSL_ner在多个开源大语言模型上表现优异。
- SSL_ner显著优于现有的Few-Shot学习方法。
- 本研究首次对开源代码大语言模型的Few-Shot示例选择进行了系统性评估。
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