弗吉尼亚理工推出LensLLM框架：大模型选型成本降90%，精准预测微调性能

弗吉尼亚理工大学研究团队推出LensLLM框架，解决大模型选型难题。通过PAC-Bayes泛化界限推导，LensLLM首次从理论上解释了大模型微调中的“相变”现象，并利用神经切线核（NTK）增强模型实现高性能预测。实验表明，LensLLM在FLAN、Wikitext和Gigaword数据集上的预测准确度显著优于基线方法，计算成本降低近90%，同时保持高选型准确率。未来，LensLLM有望应用于边缘部署、模型迭代及个性化推荐等领域，进一步推动大模型的实际应用效率与效果。
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