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大规模语言模型的稀疏微调扩展
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过参数高效微调可以提高大语言模型的性能，对多语言评估表明英语和其他语言性能差距大。微调是弥合差距的有效方法。本研究通过对合成多语言数据进行微调，评估了模型在涵盖23种语言的五个下游任务上的性能影响。发现微调较小的开源模型可以弥合模型性能差距，但对英语性能有所降低。微调有时可以提高低资源语言性能，但在高资源语言上性能可能下降。
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关键要点
- 通过参数高效微调可以提高大语言模型的性能，且不需要大量资源和计算。
- 多语言评估显示英语与其他语言在性能上存在显著差距。
- 微调是弥合模型性能差距的有效方法，使语言模型更加公平。
- 本研究评估了LLaMA-7B和Mistral-7B模型在23种语言的五个下游任务上的性能影响。
- 微调较小的开源模型有时可以弥合与较大模型的性能差距，但可能降低英语性能。
- 微调有时能提高低资源语言的性能，但在高资源语言上性能可能下降。
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