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更强的模型并不是更强的教师用于指令调优
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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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标签

兼容性调整奖励 实验 小模型 强模型 指令调优
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