语言模型微调的简要总结
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内容提要
语言模型微调主要通过继续预训练、指令微调和监督微调等方式实现，目标是知识注入和对齐。研究表明，知识主要来自预训练，而对齐可通过小规模高质量数据实现。明确微调目标有助于有效评估结果。
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关键要点
- 语言模型微调主要通过继续预训练、指令微调和监督微调等方式实现。
- 微调的主要目标是知识注入和对齐。
- 知识主要来自预训练，而对齐可通过小规模高质量数据实现。
- 大规模指令微调可以提高模型在多种下游任务中的表现。
- 对齐目标不需要大量数据，只需小规模的高质量数据即可实现。
- 模仿高质量模型的微调方法存在局限性，无法完全替代大型模型的知识基础。
- 微调的目标明确有助于评估结果的有效性。
- 继续预训练可以帮助模型接触到更多新知识。
- 当前研究仍在探讨微调与预训练之间的界限，以及如何有效进行知识注入。
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