大规模无监督微调大型语言模型的规律
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大规模无监督微调大型语言模型的规律
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内容提要

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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关键要点

  • 在目标领域微调语言模型时，面临有限数据导致的过拟合和遗忘预训练分布的挑战。
  • 有限的目标数据会导致模型快速过拟合。
  • 模型可能会偏离原始模型，遗忘预训练分布。
  • 研究量化了这些现象在不同目标领域、可用目标数据和模型规模下的表现。
  • 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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标签

大型语言模型 微调 无监督 语言模型 过拟合 遗忘 预训练数据