利用公开知识定向提升大模型，腾讯优图&上交大提出新方法，性能达SOTA

上海交通大学与腾讯优图实验室联合提出一种新型开源增强知识框架，利用少量标注数据（K-shot）和开源模型数据，有效提升大模型特定任务性能。该方法在多项任务上超越基线和SOTA方法，通过综合模型筛选、数据选择及MoE系统，验证了其在少量样本下的有效性。实验表明，仅需5条标注样本即可取得良好效果。
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