另一方面 ， 可以把“C4D方法”放到多种大模型上试试 。
除了本研究用到的GPT-2 ， 例如谷歌开发的NLP经典预训练模型BERT ， 也是一个不错的测试场景 。
不过要移植到其他模型的话 ， 需要重新生成校正模板 ， 并且可能要用到多变量TDE（TemplateDrivenExtraction）函数 。
通过运用TDE函数 ， 你可以直接将内容放入索引 ， 而不需要修改文档结构 。
有网友抱着狗头来了：

文章图片
总体来说 ， 走进社会变成“失足AI”不可避免 。
但想要“失足AI”浪子回头 ， 找对方法 ， 给它讲道理 ， 还是会有不错效果滴～
另外 ， 研究团队成员之一 ， 清华大学的于洋在个人微博上表示 ， 过两天还有个关于AI模型性别歧视查询的网站会上线 。
可以期待一下！
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2211.07350参考链接：https://weibo.com/1645372340/Mi4E43PUY#comment—完—
【挽救失足AI，不能光靠打骂 | 清华复旦新研究】量子位QbitAI·头条号签约

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