今天的人工智能：上下文学习者的混合方法

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内容提要

本文介绍了一种混合方法，通过上下文学习训练专家，结合示例子集和可训练的加权函数，预测专家的下一个标记，适用于黑箱大型语言模型。

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关键要点

• 本文介绍了一种混合方法，通过上下文学习训练专家。

• 该方法结合示例子集和可训练的加权函数。

• 目标是预测专家的下一个标记。

• 适用于黑箱大型语言模型（LLMs）。

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标签

上下文学习 专家训练 人工智能 加权函数 大型语言模型 标记预测