frozen-llms

深度分析

HiLight 證據高亮：以輸入端強調提升凍結型 LLM 的長文推理與推薦效能

面對長且雜訊多的上下文，LLM常忽略關鍵證據。HiLight以輕量Emphasis Actor在原始文本插入最小標記來凸顯證據，並以凍結Solver僅用任務回饋強化學習訓練，不改寫原文。實驗顯示其在序列推薦與長文QA上普遍提升，且能跨模型零-shot轉移。