Tag: Prompt Engineering
All the articles with the tag "Prompt Engineering".
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Efficient Knowledge Transfer in Multi-Task Learning through Task-Adaptive Low-Rank Representation
本文提出 TA-LoRA 方法,通过任务自适应低秩表示和快速-缓慢权重机制提升多任务学习的知识转移效率,实现对未见任务的优异泛化性能,同时保持高参数效率。
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Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models
本文首次系统调查了大型语言模型高效推理的进展,通过分类模型、输出和提示-based方法,探讨了减少"过度思考"现象的策略,以优化计算效率并保持推理能力。
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Beyond the Last Answer: Your Reasoning Trace Uncovers More than You Think
本文提出了一种通过分割大型语言模型推理轨迹为子思维并从中间状态生成多条推理路径、最终以众数聚合答案的方法,显著提高了数学推理任务的准确性(最高提升13%),并揭示了答案一致性与正确性的相关性。
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本文通过提出位置 ID 操纵的 PFT 方法,揭示并解决了 LLM 在角色分离学习中依赖捷径的问题,提高了模型的鲁棒性和安全性,同时保持了性能。
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Prompt-Based Cost-Effective Evaluation and Operation of ChatGPT as a Computer Programming Teaching Assistant
本文通过设计基于ICL和CoT的提示模板,实现了ChatGPT在编程教育中的成本效益评估和操作,显著降低了手动评估需求并提升了反馈的结构化分析。