當(dāng)前，大型語言模型 （LLM） 在處理 NLP 領(lǐng)域的各種下游任務(wù)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(xùn)練，使它們具備強(qiáng)大的文本理解和生成能力，能夠生成連貫且上下文相關(guān)的響應(yīng)，在各種 NLP 任務(wù)中具有高度通用性。然而，LLM 在
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