标题：提示使用了比所需的多4倍的令牌
在现代的计算机科学领域中，训练深度神经网络模型需要大量的数据和计算资源。然而，人们往往面临着训练数据不足、计算资源有限的问题。为了解决这一难题，一种新型的技术应运而生 – 使用提示来生成所需的数据。
最近，一项名为BoundaryML的研究引起了广泛关注。他们研究了使用比所需的数据量多4倍的令牌来训练神经网络模型的方法。这项研究显示，通过这种方式，模型的性能和效率可以显著提高。
在传统的训练方法中，模型通常需要大量的数据来进行训练，但这并不总是可行的。BoundaryML的研究表明，通过引入提示，可以显著减少所需的数据量，从而大大减少训练成本。
使用比所需的多4倍的令牌进行训练可以提供更好的泛化能力和性能。这种方法不仅可以节省时间和资源，还可以帮助人们更好地理解神经网络模型的工作原理。
总的来说，提示使用了比所需的多4倍的令牌是一种极具潜力的方法，可以为深度学习领域带来革命性的变革。我们期待看到更多关于这一领域的研究成果，为人工智能的发展开辟新的道路。
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