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用于高效少量样本微调的上下文学习蒸馏
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内容提要
本研究提出了一种新的上下文学习蒸馏方法，旨在解决自然语言推理任务中大模型训练资源消耗过大的问题。通过将OPT-1.3B模型的参数压缩至1.25亿，外域准确率显著提高。
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关键要点
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本研究提出了一种新的上下文学习蒸馏方法。
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该方法旨在解决自然语言推理任务中大模型训练资源消耗过大的问题。
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通过将OPT-1.3B模型的参数从13亿压缩至1.25亿，显著提高了外域准确率。
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该方法在减少内存消耗的同时，展示了更优越的知识转移能力。
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