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Prompt2Model框架是来自卡内基梅隆大学（CMU）和清华大学的研究人员共同推出的一项技术，旨在克服大规模语言模型（LLM）在特定自然语言处理任务上的挑战。该框架结合了基于LLM的数据生成和检索方法，用户只需提供与LLM相同的提示，便可自动收集数据并训练适用于特定任务的小型专业模型。通过少量样本提示，仅需花费5美元收集数据并进行20分钟的训练，Prompt2Model框架生成的模型在性能上相较强大的LLM模型 gpt-3.5-turbo 表现出20%的性能提升。此外，该框架还能在模型部署前预估模型的可靠性，并以开源形式提供。详情请见：https://www.jiqizhixin.com/articles/2023-08-31-7
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