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CREAM：基于比较的无参考ELO排名自动评估会议总结
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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
本研究评估了闭源和开源大型语言模型，发现较小的开源模型如LLaMA-2-7B在性能上可与大型闭源模型相媲美。考虑到闭源模型的隐私问题和高成本，开源模型更适合工业应用。LLaMA-2-7B模型在性能、成本和隐私问题上取得平衡，具有前景。该研究提供了使用大型语言模型进行实际业务会议摘要的实用见解。
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关键要点
- 本研究评估了闭源和开源大型语言模型。
- 较小的开源模型如LLaMA-2-7B在性能上可与大型闭源模型相媲美。
- 闭源模型存在隐私问题和高成本，开源模型更适合工业应用。
- LLaMA-2-7B模型在性能、成本和隐私问题上取得平衡，具有前景。
- 研究提供了使用大型语言模型进行实际业务会议摘要的实用见解。
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