我们的研究证明了使用解释来进行微调以提高语言模型性能的显著效益。与提示相比,微调允许模型在训练阶段学习和更新参数。我们将微调应用于包含输出解释而非仅呈现答案的数据中的各种规模的语言模型。即使是具有 6000...
研究发现,使用解释进行微调可以显著提高语言模型性能,即使是较小的模型也能受益。解释的样本不仅减少了训练数据量,还促进了模型更有效泛化。使用解释进行微调可以显著增强大型语言模型性能。
我们的研究证明了使用解释来进行微调以提高语言模型性能的显著效益。与提示相比,微调允许模型在训练阶段学习和更新参数。我们将微调应用于包含输出解释而非仅呈现答案的数据中的各种规模的语言模型。即使是具有 6000...
研究发现,使用解释进行微调可以显著提高语言模型性能,即使是较小的模型也能受益。解释的样本不仅减少了训练数据量,还促进了模型更有效泛化。使用解释进行微调可以显著增强大型语言模型性能。