Метапромпинг и управление для адаптации моделей общего фонда

arXiv: 261.10.11067v1 Annualce Type: New Humber Brieflook: Быстрое обучение является популярным методом адаптации базовых моделей, но извлеченные посылки обычно специфичны по конкретным задачам и не могут быть обобщены в новые классы, области или составы задач. В настоящем документе мы введем модель Difsution Meta-Prompt (DMP), которая является основой для моделирования распределения полученных результатов с использованием моделей распространения. Учитывая наличие хранилища ранее изученных сигналов, ПУМ проходит подготовку и отбирается без доступа к первоначальным примерам задач или потерям задач, а также синтезирует новые сигналы, определяемые на основе описания естественных языков. В целях повышения устойчивости отбора проб мы внедряем стратегию управления ПУМ в испытательный период, которая предусматривает использование наилучших учебных курсов, выбранных в качестве скрытых якорей при отборе проб для диффузии без переподготовки ПУМП или доступа к классам испытаний. ПРМ способствует обобщению в рамках различных задач по классификации, поиску и составлению текстов, поддерживает концептуальную структуру и отрицательное оперативное осуществление