评估大语言模型作为函数逼近器的能力：贝叶斯视角
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对大语言模型（LLMs）在函数建模任务中的表现，提出了一种新的评估框架以全面评测其能力。通过贝叶斯视角分析，我们发现LLMs在理解原始数据模式方面相对较弱，但在利用领域先验知识构建对底层函数的理解时表现出色。这一发现为LLMs在函数建模中的优势和局限性提供了新的见解。
研究探讨如何通过调整现有大语言模型来创建特定语言模型。实验分析了基础模型选择、词汇扩展和持续微调对模型效率和任务表现的影响。结果表明，初始性能不一定代表最终性能，简单的词汇扩展和微调可以提高效率，适应方法因语言而异。以英语为中心的模型在资源稀缺语言上表现更好。该研究为高效构建语言专属模型提供了基础。
