BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-16T00:00:00Z 大型语言模型的后训练修剪和量化受校准数据的影响 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本论文研究了多语言预训练语言模型在问答任务中的校准性质，包括分布内、分布外和跨语言迁移设置下的校准情况，以及改进校准性的策略和技术。实验证明了自动翻译数据增强是提高模型校准性的高效技术，并进行了模型大小和多语言模型与单语模型的比较实验。 🏷️ 标签 多语言预训练语言模型 大型语言模型 校准性 模型大小 自动翻译数据增强 问答任务 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
