BriefGPT - AI 论文速递
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内容提要
本研究测试了大型语言模型的鲁棒性，发现预训练语料库和监督方法对模型的影响更大。同时，发现在代码上进行预训练的模型更好地推广，并受到思维链提示的益处。
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关键要点
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本研究测试了大型语言模型的鲁棒性。
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研究了预训练语料库组成和监督方法对模型变异性的影响。
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模型的变异性更多地受到预训练语料库和监督方法的影响，而非模型大小。
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在代码上进行预训练的模型具有更好的推广能力。
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模型在思维链提示下受益更大。
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