ChamaleonLLM是一个新框架，允许大型语言模型在推理时动态适应。通过批量感知聚类和动态低秩更新，模型能够实时调整以处理不同输入，从而提高灵活性和效率。与传统方法相比，ChamaleonLLM在验证损失和困惑度上表现更佳，适用于多样化数据。
本研究提出ChamaleonLLM框架，旨在解决大型语言模型在推理过程中无法动态适应真实世界数据变动的问题。该方法通过批量感知集群和实时生成低秩更新，显著提升了模型的性能和适应性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
