BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-26T00:00:00Z TST$^R$: 目标相似度调整与现实世界相遇 💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了目标相似性调整（TST）的应用和改进方法，通过大型语言模型从自然语言中选择相关示例到代码生成，使模型保持为黑盒子，在推理时只需要进行少量矩阵乘法。同时，介绍了如何高效地选择较少的训练示例来训练TST模型，并引入了一种基于排名的评估方法，用于评估TST。 🏷️ 标签 r 代码生成 大型语言模型 目标相似性调整 矩阵乘法 黑盒子 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
