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SLIM-RAFT：一种新颖的微调方法以改善南方共同市场通用名称的跨语言表现
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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
该研究使用TeenytineLLaMA作为源模型，提出了SLIM-RAFT方法用于LLM的微调，并通过简明扼要的文档进行训练。该方法在细化较小的LLMs上表现出高效经济的替代方案，优于TeenyTineLLaMA和ChatGPT-4。适用于全球的HS应用。
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关键要点
- 该研究使用TeenytineLLaMA作为源模型。
- 提出了SLIM-RAFT方法用于LLM的任务特定微调。
- 通过简明扼要的文档进行训练。
- 该方法在细化较小的LLMs上表现出高效经济的替代方案。
- SLIM-RAFT明显优于TeenyTineLLaMA和ChatGPT-4在相同任务上的表现。
- 研究聚焦于NCM应用，但方法可适应全球的HS应用。
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