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Prompt2Model: 从自然语言指令生成可部署的模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为Language Model Programming（LMP）的新方法，通过将纯文本提示扩展为文本提示和脚本的组合，并允许指定约束条件，以提高对下游任务的适应性。通过实现LMQL（Language Model Query Language）来支持LMP，并证明其在减少计算成本的同时保持或提高下游任务准确性。
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关键要点
- 提出了一种名为Language Model Programming（LMP）的方法。
- LMP通过将纯文本提示扩展为文本提示和脚本的组合来提高适应性。
- 允许用户指定约束条件以增强对下游任务的适应性。
- 实现了LMQL（Language Model Query Language）以支持LMP。
- LMP在保持或提高下游任务准确性的同时，显著减少了计算成本。
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