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Stronger Models Are Not Necessarily Better Teachers for Instruction Tuning
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内容提要
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。
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关键要点
- 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。
- 研究进行了广泛实验，涉及五个基础模型和二十个响应生成器。
- 提出的新度量‘兼容性调整奖励（CAR）’表现优于现有基线。
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