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大型语言模型是份少样本训练生成器的案例研究：谬误识别

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内容提要

本文介绍了一种新的数据增广技术，利用语言模型生成逼真的文本样本，并利用软标签蒸馏知识，同时创建文本扰动。实验证明该方法在分类任务上的数据增广效果优于现有方法。

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标签

分类任务 大型语言模型 数据增广技术 文本扰动 生成器 语言模型 软标签蒸馏
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