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从大海捞针到精准分类：零-shot分类的标签空间简化
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内容提要
本研究提出了一种标签空间简化（LSR）方法，旨在提升大型语言模型在零-shot分类中的表现。LSR通过对候选类进行排名和减少，使模型更专注于相关选项，实验证明宏观F1得分提高了7.0%。
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关键要点
- 本研究提出了一种标签空间简化（LSR）方法。
- LSR旨在提升大型语言模型在零-shot分类中的表现。
- LSR通过对候选类进行排名和减少，使模型专注于相关选项。
- 实验证明，LSR在多个基准测试中提高了宏观F1得分。
- 最显著的结果是宏观F1得分提升了7.0%。
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