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Task Calibration: Calibrating Large Language Models for Inference Tasks

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内容提要

本研究提出任务校准（TC）方法，以解决大型语言模型在推理任务中因虚假相关性导致的性能下降。实验结果表明，TC显著提升了模型在零样本设置下的表现。

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标签

models 任务校准 大型语言模型 性能提升 推理任务 零样本设置
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