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1Vicuna-13B等Vicuna-13B等2 3 44 6例如，如果一個擁有1億參數(shù)的模型存儲了2.2億比特的知識，則其容量比例為2.2比特/參數(shù)7無論如何設(shè)置參數(shù)包括：不同大小、深度、寬度的模型，各種數(shù)據(jù)知識記憶不是word-by-word記憶，而8 9 Wikipediavs.CommonCr4.如果預(yù)訓練階段模型沒能學到知識，怎么微調(diào) 不同的SFT能力在任務(wù)格式和數(shù)據(jù) 增加SFT訓練數(shù)據(jù)是有必要的。如上圖的左側(cè)增加SFT訓練數(shù)據(jù)是有必要的。如上圖的左側(cè)當SFT數(shù)據(jù)從100K提升到3M時，大部 到了很高的點，后續(xù)再增加更多的訓練樣本有限。說明少量樣本微調(diào)就幫助大模型完成 BehaviorCloning AdvancingTranslationPreferenceModelingwithRLHF:AStepTowardsCost-EffectiveSolution,arXiv,2024 AdvancingTranslationPreferenceModelingwithRLHF:AStepTowardsCost-EffectiveSolution,arXiv,2024 AdvancingTranslationPreferenceModelingwithRLHF:AStepTowardsCost-EffectiveSolution,arXiv,2024 目的是將代碼生成任務(wù)分解為Optimization）專為代碼生執(zhí)行代碼片段的損失來提供細StepCoder:ImproveCodeGenerationwithReinforcementLearningfromCompilerFeedback,arXiv,2024 StepCoder:ImproveCodeGenerationwithReinforcementLearningfromCompilerFeedback,arXiv,20241.提升任務(wù)效果依然需要一定數(shù)量的標注數(shù)據(jù)2.多任務(wù)之間的相互影響和關(guān)系仍需仔細研究3.多任務(wù)的訓練方法仍然缺乏統(tǒng)一認識4.強化學習對于生成任務(wù)效果提升具有重要作用1.大模型可以很快速的在很多任務(wù)

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