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    Tailored Visions:利用个性化提示重写增强文本到图像生成

    当前,我们正在通过自监督学习的方式来训练越来越强大的基础模型。这些大型预训练模型(LPM)充当高效的压缩器,压缩大量互联网数据。这种压缩使得我们可以通过自然语言描述方便地提取这些模型中编码的知识。尽管还处于起步阶段,但这种方法显示出超越传统搜索引擎的潜力,成为知识和信息获取的优质来源。与改进搜索引擎的查询类似,提供给LPM的提示(Prompt)也必须精心设计。然而,与传统搜索引擎相比,提示的复杂性、模型响应的不可预测性带来了独特的挑战。为了理解LPM如何对各种提示做出反应,一些研究检验了重写提示以提高特异性的可行性。然而,在无法访问用户个人数据和行为的情况下,定制提示以准确满足用户的需求仍然具有挑战性。

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