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Magneto：结合小型和大型语言模型进行模式匹配
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出Magneto方法，旨在解决小型语言模型对训练数据的依赖和大型语言模型的高计算成本。通过结构化流程，利用小型语言模型进行候选匹配提取，再用大型语言模型进行重新排序，从而提高准确性而不增加运行时间。实验结果表明，Magneto在多个领域的数据集上表现优异。
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关键要点
- 本研究提出Magneto方法，旨在解决小型语言模型对训练数据的依赖和大型语言模型的高计算成本。
- Magneto方法通过两个阶段的结构化流程，利用小型语言模型进行候选匹配提取。
- 大型语言模型用于重新排序，从而提高准确性而不增加运行时间。
- 实验结果表明，Magneto在多个领域的数据集上表现优异。
- 研究引入了新的基准数据集，并进行详细的实验评估，证明Magneto具有高准确性和可扩展性。
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