推进文本分类的 LLM 容量极限

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基于自适应提升框架的 RGPT 模型通过循环集成多个强基学习器，调整训练样本的分布并迭代地微调大语言模型，形成专业化的文本分类模型，在多个基准测试中表现明显优于其他最先进模型，并超越了人类分类能力。

本文研究了少样本学习在金融意图检测中的应用，通过评估大型语言模型的性能和成本效益，填补了该领域的研究空白。同时提出了基于检索增强生成和数据增强的方法来降低运营成本和改善性能，并提供了一个人工专家策划的子集和错误分析。