近日，美国弗吉尼亚大学教授沈聪和团队提出一种多示例自适应伪标注方法——MAPLE（Many-Shot Adaptive Pseudo-LabEling）。它是一种专门用于提升大语言模型在多示例学习中表现的新机制，特别适用于只有少量标注数据、但有很多未标注数据的情况。图 | ...