大型語言模型微調

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תובנה - 大型語言模型微調

AdaZeta 框架透過結合快速張量化適配器和自適應查詢排程，顯著提高了零階微調大型語言模型的性能和收斂性，有效解決了傳統方法的記憶體效率和散度問題。

利用包含幽默、悖論和非常規思維問題的數據集（如 Ruozhiba）對大型語言模型進行微調，僅能稍微改善模型在處理多學科任務時的性能，且效果因任務而異。

VersaTune 透過根據預先訓練模型的知識分佈動態調整微調數據集的領域比例，從而有效提升大型語言模型在多個領域的性能。

雖然稀疏升級可以透過將密集模型轉換為混合專家模型 (MoE) 來提高模型質量，但它會導致顯著的推理成本，降低大型模型在高需求推理設定中的效率，突顯了模型質量和推理效率之間的權衡。

本論文旨在透過提示高效微調技術，減少 GPT-2 模型在質譜分析領域的幻覺現象，並提高其答案的可重複性。

現今商業微調 API 在將新知識或更新後的知識注入大型語言模型方面表現不佳，難以滿足可靠知識注入的需求。

DELIFT 透過基於效用核心的子模優化方法，在不損害效能的情況下，有效減少大型語言模型微調所需的數據量和計算資源，提升微調效率。

大型語言模型的低秩適應方法（如 LoRA）雖然有效，但對超參數選擇很敏感。本文提出了一種名為 MonteCLoRA 的新方法，通過貝葉斯重新參數化和蒙特卡洛估計來解決這個問題，從而實現更穩定和高效的微調。

透過基於大學課程論壇問答數據的監督式微調，可以提升大型語言模型在計算機教育中的教學效果，使其更符合建構主義等教育原則。

QuanTA 是一種受量子電路啟發的新型參數高效微調方法，能夠在不增加推理成本的情況下，對大型語言模型進行高效的高秩微調，克服了低秩調適方法的局限性，並在多項任務中展現出優於傳統方法的效能。

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