基于LLMs的文本分类系统开发任务指导 - 高级机器学习

内容概要：本文档详细介绍了高级机器学习课程的一个作业，重点在于利用大型语言模型（LLM）开发一个简单的文本分类系统。作业主要涉及数据准备、模型选择、提示词开发以及零样本与少样本测试和监督细调几个步骤。首先从提供的GitHub仓库下载数据集并预处理，之后挑选合适的LLM进行建模，同时对不同情景下模型性能的变化进行探讨和对比。 适合人群：对于机器学习及其应用有一定基础，特别是有兴趣研究深度学习和NLP领域，想要提升实际操作技能的高年级本科生或研究生。 使用场景及目标：本作业旨在通过实战训练增强学生的数据分析能力和深度学习技术的理解与掌握，特别是针对文本分类任务中特征工程的设计优化方法。 阅读建议：在完成作业过程中，应深入研读相关文献资料以获得理论支撑，同时积极尝试各种参数设置来探索模型的最佳配置，确保每一步骤都严格按照要求执行，并注意保持实验报告的专业性和完整性。