本研究解决了在实体匹配中微调大型语言模型（llms）的问题，填补了现有研究在这一领域的空白。通过分析训练示例的表示和示例的选择与生成，本文提出了一种新方法。实验结果表明，微调显著提升了较小模型的性能，同时对于大型模型的效果不一，但增强了模型在领域内的泛化能力。
本研究提出了一种新方法来解决在实体匹配中微调大型语言模型（llms）的问题，并通过实验证明微调显著提升了较小模型的性能和领域内的泛化能力。
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