更强的模型并不是更强的教师用于指令调优

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对当前指令调优中普遍存在的假设，即更强的模型被视为更强的教师，进行了挑战。通过在五个基础模型和二十个响应生成器上的广泛实验，发现更大更强的模型并不总是适合教育较小模型。为此，我们提出了一种新的度量标准“兼容性调整奖励（CAR）”，其在多个实验中表现优于现有基线。

本研究质疑了指令调优中“强模型是好教师”的假设，实验表明更强的模型并不总能有效指导小模型。提出的新度量“兼容性调整奖励（CAR）”表现优于现有基线。

兼容性调整奖励 实验 小模型 强模型 指令调优
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