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使用预训练语言模型进行粗调用于即席文件检索
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究分析了不同QA数据集上的微调策略性能，发现使用预训练语言模型与目标数据集和SQuAD数据集微调的策略在低预算下效果最佳，性能优于标准策略2.28%至6.48%。该研究表明低预算下QA系统的微调具有实用价值。
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关键要点
- 本研究分析了不同QA数据集上的微调策略性能。
- 使用预训练语言模型与目标数据集和SQuAD数据集微调的策略在低预算下效果最佳。
- 该策略的性能优于标准策略2.28%至6.48%。
- 研究表明低预算下QA系统的微调具有实用价值。
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