Home 开源项目案例库 AI 项目 斯坦福大学推出一种上下文向量(ICV)新方法 提高模型微调效率和可扩展性 by 小互 3月 ago Share on FacebookShare on Twitter 传统的上下文学习方法需要提供大量的上下文信息(即例子),才能让模型理解和生成正确的输出。这种方法会导致性能不稳定,因为模型在处理不同长度和复杂度的上下文时,效果会有很大差异。 传统方法在面对新任务或变化的任务时,往往需要重新调整和训练模型,适应性较差。Support authors and subscribe to contentThis is premium stuff. Subscribe to read the entire article.Login if you have purchased 加入会员 加入会员查看更多会员内容和教程。 超过1000+的会员内容,每天更新。 开通会员 Categories: AI 项目 Related Content 全球首创桌面双轮足式 AI 机器人 接入ChatGPT 能跑、能看、能说、倒不了... by 小互 2024年10月18日 Perplexity AI 推出了两个全新功能:内部知识搜索 和 Spaces 更加方便易用 by 小互 2024年10月18日 Google NotebookLM 推出企业版和个性化控制 你可以自定义AI播客内容 by 小互 2024年10月18日 Hallo 2:根据单张图像和音频输入能够生成长达一小时的4K分辨率人像视频 by 小互 2024年10月18日 AMT-APC:自动生成钢琴伴奏模型 将任意音乐转换成与原曲匹配钢琴伴奏 by 小互 2024年10月18日