新工具揭示了 LLM 在少样本学习中意想不到的性能波动

一个新的开源工具 AdaptGauge 通过揭示在使用少样本提示时大型语言模型 (LLM) 出现令人惊讶的性能下降而引起轰动。 这项研究强调了所提供示例的数量与模型精度之间复杂的联系，为提示工程提供了宝贵的见解。