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人工智能完整词典
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指令调优
在指令-响应对上对预训练模型进行微调的过程，以提高其遵循指令的能力。这种方法优化了模型的零样本和小样本学习能力。
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元提示
一种高级策略，其中提示本身由另一个模型或自动化过程生成或优化。这种方法允许动态调整提示以适应每个任务的具体要求。
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零样本迁移
模型将其在一个任务或领域学到的知识应用到完全不同任务上的能力，无需特定示例。这种能力对于大规模泛化至关重要。
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小样本适应
模型从少量示例中快速调整其行为以适应新任务的过程。适应在激活层面进行，无需修改网络权重。
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提示校准
微调提示的技术，以使模型的概率分布与特定任务的期望对齐。校准提高了预测的可靠性和一致性。
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上下文提示
一种提示方法，动态地将相关上下文整合到提示中，以引导模型产生更准确的响应。这种方法根据可用信息调整提示。
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多样本学习
使用适量示例（通常5-20个）来优化上下文学习的小样本学习变体。这种方法在复杂任务上平衡了效率和性能。
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自适应提示
根据模型先前响应和性能指标自动调整提示的系统。这种动态适应优化了实时交互。
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提示集成
使用多个不同的提示来完成同一任务，并整合它们的结果以提高鲁棒性和准确性的技术。提示集成利用了问题的多种视角。
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