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M-Ped: Multi-Prompt Ensemble Decoding for Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的多提示集成解码方法，显著提升了大型语言模型在自然语言处理中的生成质量和效率，实验结果显示多个任务的性能指标显著提高。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的多提示集成解码方法。
- 该方法显著提升了大型语言模型在自然语言处理中的生成质量和效率。
- 实验结果显示多个任务的性能指标显著提高。
- 通过对多个提示的结果进行聚合，提高了模型预测的准确性。
- 实验证明该方法在多个NLP任务上提升了BLEU得分和LENS度量。
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