基于合成数据训练生成型问答模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用一种简单且经济高效的方法来合成数据以训练问答系统，本文提供了一种在资源丰富的英语等语言中常用的微调 GPT 模型的培训方法，并提出了一种零样本或少样本情况下使用指导调优模型生成 QA 对的方法，并通过实验比较了从指导调优模型获得 QA 对的各种策略，结果表明，使用我们提出的合成数据训练的模型能够达到与手动策划数据集训练的模型相当的性能，而无需付出人力成本。
本文介绍了一种微调 GPT 模型的培训方法，以及在零样本或少样本情况下使用指导调优模型生成 QA 对的方法。使用合成数据训练的模型能够达到与手动策划数据集训练的模型相当的性能，而无需付出人力成本。
