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梅子：元启发式的智能学习
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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
研究发现少数词汇对语言模型预测有很大影响。设计了ClaPS搜索方法，通过聚类和修剪集中关注有影响力的提示词汇。ClaPS在各种任务和语言模型上达到最先进性能，降低了搜索成本。突出了搜索空间设计和优化在黑盒提示学习中的关键作用。
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关键要点
- 研究发现少数词汇对语言模型的预测有显著影响。
- 设计了ClaPS搜索方法，通过聚类和修剪集中关注有影响力的提示词汇。
- ClaPS在各种任务和语言模型上达到了最先进的性能。
- ClaPS显著降低了搜索成本，超越了复杂方法的性能。
- 研究强调了搜索空间设计和优化在黑盒提示学习中的关键作用。
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