基于经验人工智能的排行榜生成的指令微调
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。本研究解决了传统人工整理和受限于分类法的自然语言推断模型在人工智能研究排行榜生成中的不足。通过应用预训练大型语言模型的指令微调,研究提出了一种基于FLAN-T5模型的自动化生成方法,从而提高了信息提取的适应性和可靠性,推动了AI研究成果的传播。此方法为结构化知识表示提供了创新的途径。
本研究使用精细调整的大型语言模型(LLMs)自动化系统性文献综述(SLRs),提出了一种实用高效的自动化SLR过程的方法,并减轻了LLM虚幻感。研究结果验证了LLM响应的准确性,并证明了这种方法满足学术研究的需求。该研究呼吁更新PRISMA报告指南以整合AI驱动的过程,拓宽了AI增强工具在学术研究领域的应用。