arXiv cs.AI· Russell Ro, Qiming Cui, Reza Abbasi-Asl·· 1 天前AI 评分38
BULLPEN：基于多通道模型嵌入的高样本效率 LLM 画像
From the Zoo to the BULLPEN: Sample-Efficient LLM Profiling via Multi-Channel Model Embeddings
AI 导读
研究人员推出 LLM 画像框架 BULLPEN，首次联合回答文本、正确性与问题文本构建多通道模型嵌入，以极低样本成本预测模型多项属性。在 260 个开放权重模型测试中，其回答文本编码器在新任务上取得 0.48 的评分，优于此前基准的 0.35。该方案仅需 400 道题及 1.3% 的推理计算量即可保留 91% 的能力，并可拓展至纯 API 模型。
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