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对预训练大型语言模型（LLMs）进行超拟合的结果。通过微调，这些模型的生成能力显著增强，且在多样性和用户偏好方面优于传统方法，提高了开放式文本生成的质量和稳定性。
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