麦克船长解读 LIMA 的表面对齐假设：少量多样性、高质量数据即可实现更好的对齐
原文中文，约4700字，阅读约需11分钟。发表于：。5 月 22 日 LeCun 发推 称： LIMA: LLaMA 65B + 1000 supervised samples = {GPT4, Bard} level performance. From @MetaAI 这是来自 Meta AI、卡耐基梅隆大学、南加州大学和特拉维夫大学的研究人员近期发表的一篇论文，他们通过训练 LLaMA 的 650 亿参数版本得到的...
该研究介绍了LIMA模型的开发和性能评估，该模型通过训练LLaMA的650亿参数版本得到。研究人员发现LIMA展现了强大的性能，并提出了表面对齐假设。文章还介绍了大语言模型的训练阶段和LIMA的训练方法。评估结果显示LIMA在满足提示要求方面表现良好。消融实验结果表明数据多样性对模型性能有显著影响。
