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基于大型语言模型的高效少样本临床任务适应
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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
本文介绍了一种利用少量示例进行培训的上下文学习方法，以在新领域和任务中适应并提高翻译质量。该方法优于传统监督技术和大型语言模型，并具有高效的批处理推理和重新生成特定术语的能力。
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关键要点
- 本文介绍了一种利用少量示例进行培训的上下文学习方法。
- 该方法可以在新领域和任务中适应并提高翻译质量。
- 上下文学习能力使模型能够利用相关的少量示例进行输出适应。
- 与传统监督技术和大型语言模型相比，该方法表现更优。
- 该方法支持高效的批处理推理，适用于多个领域。
- 在翻译质量和即时适应率方面优于现有技术基线。
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