LLaMA-E：用多方面指导强化电子商务撰写
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了针对电子商务撰写任务的统一和定制的 LLaMA-E 语言模型，包括广告生成、查询增强的产品标题重写、产品分类、购买意向推测和常见问答等任务，并将 GPT-3.5 作为教师模型，通过扩展种子指令形成 LLaMA-E 模型的训练集，在定量和定性评估中取得了最先进的结果，并在零样本场景中展现出优势。
本文介绍了使用大型语言模型（LLM）替代人类创建指令数据的方法，通过Evil-Instruct逐步重写指令集，混合生成的数据以调整LLaMA模型，获得WizardLM模型。人类评估证明，Evil-Instruct生成的指令优于人工创建的指令，尤其在高复杂度方面，WizardLM模型的输出比OpenAI ChatGPT更好。研究表明，用人工智能生成的指令进行微调是提升大型语言模型的有前途的方向。
