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1Vicuna-13B等Vicuna-13B等2 3 44 6例如，如果一个拥有1亿参数的模型存储了2.2亿比特的知识，则其容量比例为2.2比特/参数7无论如何设置参数包括：不同大小、深度、宽度的模型，各种数据知识记忆不是word-by-word记忆，而8 9 Wikipediavs.CommonCr4.如果预训练阶段模型没能学到知识，怎么微调 不同的SFT能力在任务格式和数据 增加SFT训练数据是有必要的。如上图的左侧增加SFT训练数据是有必要的。如上图的左侧当SFT数据从100K提升到3M时，大部 到了很高的点，后续再增加更多的训练样本有限。说明少量样本微调就帮助大模型完成 BehaviorCloning AdvancingTranslationPreferenceModelingwithRLHF:AStepTowardsCost-EffectiveSolution,arXiv,2024 AdvancingTranslationPreferenceModelingwithRLHF:AStepTowardsCost-EffectiveSolution,arXiv,2024 AdvancingTranslationPreferenceModelingwithRLHF:AStepTowardsCost-EffectiveSolution,arXiv,2024 目的是将代码生成任务分解为Optimization）专为代码生执行代码片段的损失来提供细StepCoder:ImproveCodeGenerationwithReinforcementLearningfromCompilerFeedback,arXiv,2024 StepCoder:ImproveCodeGenerationwithReinforcementLearningfromCompilerFeedback,arXiv,20241.提升任务效果依然需要一定数量的标注数据2.多任务之间的相互影响和关系仍需仔细研究3.多任务的训练方法仍然缺乏统一认识4.强化学习对于生成任务效果提升具有重要作用1.大模型可以很快速的在很多任务

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