医疗场景实战：百条数据 RFT 微调盘古大模型，精度大幅提升
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内容提要
RFT强化微调结合强化学习与传统微调，能在特定领域显著提升大语言模型表现。华为云ModelArts Studio支持该技术，优化医疗模型，实验显示准确率提升超过10%。此方法降低数据需求，适应性强，适合数据稀缺行业。
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关键要点
- RFT强化微调结合强化学习与传统微调，能显著提升大语言模型在特定领域的表现。
- 华为云ModelArts Studio支持RFT技术，优化医疗模型，实验显示准确率提升超过10%。
- RFT技术通过少量高质量样本（数百至数千条）进行定制化训练，降低数据需求。
- RFT在数据稀缺的专业领域展现出明显优势，适应性强，能够快速适应新目标。
- 实验中使用800条数据提升模型在医疗诊断场景中的准确率，超越多个通用模型。
- 通过强化微调，模型在特定任务上的表现显著提升，验证了RFT的有效性。
- 在数据相对稀缺的行业，RFT方法能够有效解决数据不足的问题，提高模型性能。
- ModelArts Studio平台预置强化微调模型，降低了训练难度，便于行业人员自助训练领域专家模型。
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