Grunnleggende konsepter
Se2은 순차적 선택 방법을 통해 In-Context Learning을 향상시키는 효과적인 방법을 제안합니다.
Statistikk
Se2는 경쟁 기준선을 현저히 능가하며 무작위 선택에 비해 상대적으로 42%의 성능 향상을 달성합니다.
Se2는 23가지 NLP 작업에서 경쟁 기준선을 능가하고 무작위 선택에 비해 42%의 상대적 향상을 달성합니다.
Se2는 23가지 NLP 작업에서 경쟁 기준선을 현저히 능가하며 무작위 선택에 비해 42%의 상대적 향상을 달성합니다.
Sitater
"Se2는 LLM의 피드백을 활용하여 테스트 입력과 예제 사이의 순차적 정보와 내재적 연결을 모델링하는 데 도움을 줍니다."