當前,大型語言模型 (LLM) 在處理 NLP 領域的各種下游任務方面已經(jīng)表現(xiàn)出卓越的能力。特別是,GPT-4、ChatGPT 等開創(chuàng)性模型已經(jīng)接受了大量文本數(shù)據(jù)的訓練,使它們具備強大的文本理解和生成能力,能夠生成連貫且上下文相關的響應,在各種 NLP 任務中具有高度通用性。然而,LLM 在
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