AS-LLM：算法选择与大型语言模型相结合

该论文提出了一种将算法表示集成到算法选择过程中的方法，通过模块化提取问题和算法的表示，利用预训练的 LLMs 来计算匹配度，实验证实了该模型的有效性以及预训练 LLMs 的性能，表明该算法选择框架有潜力作为评估 LLMs 编码表示能力的基准任务。

该论文提出了一种算法选择方法，通过模块化提取问题和算法的表示，并利用预训练的LLMs计算匹配度。实验证实了该模型的有效性和LLMs的性能，可作为评估LLMs编码能力的基准任务。

llm 大型语言模型 算法
原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。发表于：。
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