本研究解决了大型语言模型(llms)在个性化回应人类偏好方面的限制,特别是在用户对话的知识注入方面。我们提出了一种名为plum的数据增强管道,通过将对话上采样为问答对,来实现低秩适应的微调,初步结果表明该方法在准确性上与现有基线竞争。此研究为个性化对话的未来发展奠定了基础。
本研究提出了一种名为plum的数据增强管道,旨在改善大型语言模型在个性化回应人类偏好方面的不足。通过将对话转化为问答对,初步结果显示该方法在准确性上与现有基线相当,为个性化对话的发展奠定了基础。
本研究解决了大型语言模型(llms)在个性化回应人类偏好方面的限制,特别是在用户对话的知识注入方面。我们提出了一种名为plum的数据增强管道,通过将对话上采样为问答对,来实现低秩适应的微调,初步结果表明该方法在准确性上与现有基线竞争。此研究为个性化对话的未来发展奠定了基础。
本研究提出了一种名为plum的数据增强管道,旨在改善大型语言模型在个性化回应人类偏好方面的不足。通过将对话转化为问答对,初步结果显示该方法在准确性上与现有基线相当,为个性化对话的发展奠定了基础。