在人工智能时代，数据标注成本高。本文通过使用ChatGPT生成合成训练数据，提升情感分析模型性能。此方法让小模型在效率和效果上与大模型竞争，同时降低计算成本和资源使用，不影响质量。这在经济高效的情感分析模型开发中是重要进展。

大型语言模型（LLMs）已经改变了我们与技术互动的方式。新的工具使得在本地运行LLMs变得更加容易，提供了经济高效、注重隐私的替代方案。本文介绍了各种本地LLM执行平台，如Ollama、ONNX、Wasm、GPT-J和TensorFlow.js，以及如何设置和使用它们。本地执行可能是LLM部署的未来。

研究人员提出了一种名为ART的推理与改进目标，用于判断大型语言模型生成的质量。ART在数学问题和问答任务上相较于基线表现提高了5个百分点，并且使用更小模型进行改进决策显示出了经济高效的优势。

提出了一种无监督的分心生成框架，利用大型语言模型增强学生模型的分心生成能力。实验证明，该方法超越了GPT-3.5-turbo的性能，参数只有后者的200倍少。提供了一种经济高效的框架，无需费力的分心注释和昂贵的大型模型。

研究人员提出了一种名为ART的推理与改进目标，用于判断大型语言模型生成的质量。ART在数学问题和问答任务上相较于基线表现提高了5个百分点，并且使用更小的模型进行改进决策显示出了经济高效的优势。

该研究提出了一种新颖的推理方案，用于加速大型语言模型，无需辅助模型。该方法通过两个阶段的过程来实现，是一种即插即用和经济高效的推理加速解决方案。加速比最高可达1.73倍。