这是因为指令通常在段落的开头，而“前向”模型只从左到右生成文本，这要求指令在提示的末尾进行预测。为了解决这个问题，我们考虑“反向”模式生成，它使用具有填充功能的LLM，例如T5，GLM和InsertGPT，来推断缺失的指令。例如，在本文的TruthfulQA实验中，作者从原始数据集中使用人工设计的指令开始，并要求“反向”模型提出初始指令样本，以适应缺失的上下文。2）虽然LLMs可以执行广泛范围的自

这是因为指令通常在段落的开头，而“前向”模型只从左到右生成文本，这要求指令在提示的末尾进行预测。为了解决这个问题，我们考虑“反向”模式生成，它使用具有填充功能的LLM，例如T5，GLM和InsertGPT，来推断缺失的指令。例如，在本文的TruthfulQA实验中，作者从原始数据集中使用人工设计的指令开始，并要求“反向”模型提出初始指令样本，以适应缺失的上下文。2）虽然LLMs可以执行广泛范围的自

这是因为指令通常在段落的开头，而“前向”模型只从左到右生成文本，这要求指令在提示的末尾进行预测。为了解决这个问题，我们考虑“反向”模式生成，它使用具有填充功能的LLM，例如T5，GLM和InsertGPT，来推断缺失的指令。例如，在本文的TruthfulQA实验中，作者从原始数据集中使用人工设计的指令开始，并要求“反向”模型提出初始指令样本，以适应缺失的上下文。2）虽然LLMs可以执行广泛范围的自

给定一个锚定模型 mB 和一个增强模型 mA，CALM的目标是将这两个模型（mA⊕B）组合起来，以实现作为两个单独模型能力的组合的新能力。具有以下假设：i）我们可以访问 mB 和 mA 的权重，运行前向和反向传播，并访问它们的中间表示；ii）不允许更改两个模型的权重；iii）我们无法访问基础模型的训练数据、超参数和训练状态；iv）我们提供了一些来自目标组合领域的示例。

1）监督事件检测：遵循传统的监督事件检测设置，其中训练、验证和评估数据集涵盖相同的事件类型集。目标是学习一个模型 f，以识别和分类目标事件类型的事件提及。