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清华大学和无问芯穹团队开源了一篇论文，介绍了C2C，一种通过缓存融合实现大型语言模型直接通信的方法，消除了文本中介，显著提升了推理速度和准确性。
本文提出了一种基于任务的评估方法，用于测量本体学习中的语义保持，比较大型语言模型在法律领域源文档与转换表示上的表现。
研究者提出HSPD，一种语料库级解毒流程，可在保留语义的前提下重写预训练数据中的有毒片段，在GPT-2 XL、LLaMA-2、OPT与Falcon模型上实现SOTA毒性降低。