研究表明，AI语言模型在精细调优时可能出现“超拟合”，导致输出过于重复。温度变化会影响模型的输出质量。为此，提出了新技术以稳定生成结果，改善输出一致性，同时保持质量。
本文探讨了在小数据集上微调大型预训练语言模型的超拟合现象，结果显示模型生成能力增强，且在多样性和用户偏好方面优于传统方法，从而提升了开放式文本生成的质量和稳定性。
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