【新智元导读】最近，来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新性地提出了一种「拖拽式大语言模型」（DnD），它可以基于提示词快速生成模型参数，无需微调就能适应任务。不仅效率最高提升12000倍，而且具备出色的零样本泛化能力。
刚刚，包括尤洋教授在内的来自新加坡国立大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等机构的研究人员，提出了一种全新的「拖拽式大语言模型」——Drag-and-Drop LLMs！
通过一个轻量级文本编码器与一个级联超卷积解码器的组合，DnD能在数秒内，仅根据无标签的任务提示词，生成针对该任务的LoRA权重矩阵。
通过观察，研究人员发现，LoRA适配器无非是其训练数据的一个函数：梯度下降会将基础权重「拖拽」至一个特定任务的最优状态。
为了赋予模型「拖拽」的能力，团队将这些数据集的提示词与收集到的LoRA权重进行随机配对，构成DnD模型的训练数据——即「提示词-参数」对。
在推理阶段，团队只需将来自全新数据集（训练中未见过）的提示词输入DnD，仅需一次前向传播，即可获得为该任务量身定制的参数。
实验结果表明，在零样本测试集上，团队的方法相较于训练所用的LoRA模型的平均性能，取得了惊人的提升，并且能够很好地泛化到多种真实世界任务和不同尺寸的LLM。
此前，他在中国科学技术大学获得人工智能学士学位。并曾在北卡罗来纳大学教堂山分校Huaxiu Yao教授的指导下进行实习，以及在中国科学技术大学数据科学实验室跟着导师Xiang Wang度过了两年的时光。
Zhangyang Wang目前是德克萨斯大学奥斯汀分校钱德拉家族电气与计算机工程系的终身副教授，并荣膺坦普尔顿基金会第7号捐赠教席。
他于2016年获伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气与计算机工程博士学位，师从计算机视觉泰斗黄煦涛(Thomas S.Huang)教授；并于2012年获中国科学技术大学电子工程与信息科学学士学位。
核心目标是创建结构化、模块化的模型表示：1）在过参数化模型空间中实现高效、鲁棒的学习；2）与符号知识及推理进行无缝连接。
此前，他在新加坡国立大学获得数据科学与机器学习博士学位，在中国科学院深圳先进技术研究院获得计算机技术硕士学位，在北京师范大学珠海校区获得学士学位。
已满i8进入i3入7y7y9秒然而，它们的改进主要在于通过更复杂的搜索策略（如多路径探索、自我校验）来纠正计算过程中的「小错误」或探索更多解题路径，而非优化提示模板本身的选择。这意味着，即便 ToT 或 GoT 等高级方法，如果其依赖的底层提示模板本身是次优的，其性能上限依然会受到制约。它们主要解决的是「答案空间」的导航问题，而非「提示空间」的模板选择问题。那一刻，我站在讲台上，心里十分纠结。一方面，我觉得自己作为老师，有责任让每一位学生都参与到课堂学习中来。叫醒他，让他认真听课，这是我职责所在。可另一方面，我又犹豫了，毕竟我刚入职不久，缺乏处理这类问题的经验。我不知道贸然叫醒他会不会引起他的反感，进而影响他后续的学习积极性。已满i8进入i3入7y7y9秒满18岁免费观看高清电视剧推荐在斯帕莱蒂因为近期执教成绩不佳而下课之后，意大利足协就在找寻新任国家队主帅的人选，而本月初离开哈伊杜克帅位的加图索也因此进入了他们的视野中。Voetbal International日前已经报道称，蒂尔曼很可能不会再为埃因霍温效力了。在昨日勒沃库森的兴趣刚刚被揭露时，埃因霍温看起来还有望索要高价，但随后蒂尔曼的合同中特殊条款也被曝光了。
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📸 常燕冬记者 史玉林 摄
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📸 郭军胜记者 于风俊 摄
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