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Evaluating the Macro and Micro Effects of Random Seeds on Fine-Tuning Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了在微调大型语言模型时，随机种子对模型性能的影响。通过GLUE和SuperGLUE基准评估，提出了一种新的稳定性度量，发现随机种子在宏观和微观层面显著影响模型的方差，强调了随机种子选择的重要性。
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关键要点
- 本研究探讨了随机种子对微调大型语言模型性能的影响。
- 通过GLUE和SuperGLUE基准评估，提出了一种新的稳定性度量方法。
- 随机种子在宏观和微观层面显著影响模型的方差。
- 强调了在微调和评估中谨慎选择随机种子的必要性。
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