大LLM输出就一定好吗，LLM嵌入用于回归任务，斯坦福和谷歌最新突破性发现与实践指南

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点击上方 蓝字 关注我 本文：4400字阅读  12分钟 在人工智能领域，大语言模型（LLM）的向量嵌入能力一直被视为处理文本数据的利器。然而，斯坦福大学和Google DeepMind的研究团队带来了一个颠覆性发现： LLM的向量嵌入能力可以有效应用于回归任务。 通过将输入数据转换为文本形式（JSON格式），利用LLM的嵌入模块获取高维向量表示，再将这些向量作为下游回归任务的特征输入，这种方法在某些高维回归任务中的表现甚至超越了传统特征工程方法。 关于输入格式可以参考这篇文章《 微软和麻省理工权威发布：Prompt格式显著影响LLM性能，JSON比Markdown准确性高42% 》 这一发现具有重大意义。它不仅拓展了LLM向量嵌入的应用范畴，更为解决复杂的回归问题提供了全新思路。 特别是在当前AI技术快速迭代的背景下，这种将LLM嵌入能力与传统机器学习任务结 ………………………………