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näkemys - 大規模言語モデルの微調整
高品質な特定ドメインデータで大規模言語モデルを微調整する方法
特定ドメイン向けに高品質なデータを使用して大規模言語モデルを微調整することが、モデルの性能向上につながることを示唆している。
大規模言語モデルのための半分の微調整(Half Fine-Tuning)
大規模言語モデルの微調整において、パラメータの半分を凍結することで、既存の知識を維持しつつ新しい能力を獲得できる。
大規模言語モデルの汎化性能を向上させるための選択的自己リハーサル: 微調整アプローチ
選択的自己リハーサル(SSR)は、標準的な教師付き微調整(SFT)と同等の性能を達成しつつ、汎化性能を大幅に向上させる微調整アプローチである。
大規模言語モデルの微調整のためのマロウズ-DPO: 好みの分散を活用する
本論文では、大規模言語モデルの微調整のためのマロウズ-DPOアプローチを提案する。このアプローチの特徴は、ユーザーの好みの分散を表す指標を報酬関数に組み込むことで、従来のDPOモデルを一般化したものである。実験結果から、マロウズ-DPOは合成バンディット問題や対話生成などの様々なベンチマークタスクにおいて、従来のDPOよりも優れた性能を示すことが分かった。
数学ワードプロブレムと質問応答のための大規模言語モデルの効率的な微調整
適切な損失関数を選択することで、大規模言語モデルの微調整を効率的に行うことができる。これにより、追加のデータやヒューマンフィードバックなしでも、数学ワードプロブレムや質問応答タスクの性能を向上させることができる。
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