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4 天前
机器之心
告别盲选LLM!ICML 2025新研究解释大模型选择的「玄学」
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告别盲选LLM!ICML 2025新研究解释大模型选择的「玄学」 - 机器之心
本文第一作者为 Virginia Tech 计算机系博士 Candidate 曾欣悦,研究聚焦于提升大语言模型的理论可解释性与实证性能,以增强其在实际应用中的可靠性与泛化能力(个人主页:https://susan571.github.io/)。通讯作者为周大为助理教授。 还在为海量 LLM 如何高效选型而头疼?还在苦恼资源有限无法穷尽所有微调可能?来自弗吉尼亚理工大学的最新研究,提出 LensLLM 框架,不仅能精准预测大模型微调性能,更大幅降低计算成本,让 LLM 选型不再是 “开盲盒”! 论文名称:LensLLM:…
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