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Large Language Models as Attribution Regularizers for Efficient Model Training
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内容提要
本研究探讨如何利用大型语言模型（LLM）知识训练较小的下游模型，特别是在表格数据学习中。我们提出了一种新方法，通过引入归因匹配正则化项，将LLM的全局任务特征融入小型网络训练，显著提升少样本学习性能，且易于集成，计算开销小。
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关键要点
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本研究探讨如何有效利用大型语言模型（LLM）知识来训练较小的下游模型。
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提出了一种新颖的方法，通过引入归因匹配正则化项，将LLM的全局任务特征融入小型网络训练。
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该方法显著提升了少样本学习场景中的性能。
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这种方法易于集成，且计算开销小。
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