大规模无监督微调大型语言模型的规律

A widespread strategy for obtaining a language model that performs well in a target domain is to fine-tune it by training it to do unsupervised next-token prediction on data from that...

本文探讨了在目标领域微调语言模型时面临的挑战，如有限数据导致的过拟合和遗忘预训练分布。研究表明，混合1%的预训练数据可以有效防止遗忘并减轻过拟合现象。

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大规模无监督微调大型语言模型的规律
原文英文，约200词，阅读约需1分钟。发表于：。
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