该文介绍了BLESS语言模型性能基准，评估了44个模型在三个领域的少样本测试集上的表现，考察了模型的尺寸、架构、预训练方法和可访问性。评估结果显示，最佳的语言模型与最新的文本简化基准相当。该基准还揭示了这些模型执行的常见编辑操作类型，将作为未来文本简化方法和评估指标的资源。

本文评估了四种大型语言模型在六个生物医学任务中的性能，结果显示零次矫正的LLMs在小训练集的生物医学数据集中效果超过了当前最先进的生物医学模型。不同LLMs的性能可能因任务而异。虽然LLMs的性能仍然相当差，但在缺乏大规模注释数据的生物医学任务中具有潜在的价值工具。

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