Die Erhöhung der Anzahl der Antworten führt zu einer größeren Verbesserung der Leistung von Sprachmodellen bei der Ausrichtung auf menschliche Präferenzen als die Erhöhung der Anzahl der Eingabeaufforderungen, bei gleichem Gesamtumfang der Annotationen.
Sprachmodelle zeigen Schwächen bei komplexen Reasoning-Aufgaben, die eine Kombination verschiedener atomarer Fähigkeiten erfordern. Obwohl diese atomaren Fähigkeiten durch gezielte Schulung verbessert werden können, ist es unklar, ob die Modelle diese Fähigkeiten dann auch auf komplexe Aufgaben übertragen können.
Eine einfache und skalierbare Kombination aus Lernraten-Aufwärmung, Lernraten-Reduzierung und Replay früherer Daten ermöglicht es, kontinuierlich vortrainierte Sprachmodelle zu erhalten, deren Leistung mit der von komplett neu trainierten Modellen vergleichbar ist, bei deutlich geringerem Rechenaufwand.
Reines Feintuning kann eine leistungsfähige Methode zur Bearbeitung von Sprachmodellen sein, wenn man den Fokus von Modellen und Algorithmen auf Trainingsziele und Datenerweiterung verlagert.
Die Arbeit untersucht die implizite Verzerrung von Gradientenabstiegsverfahren beim Training von Sprachmodellen mit der Methode der Vorhersage des nächsten Tokens. Sie zeigt, dass unter bestimmten Bedingungen der Trainingsdaten der Gradientenabstieg zu einer Lösung konvergiert, die einer Stützvektormaschinenlösung entspricht.