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大型语言模型(llm)微调对新知识获取的影响研究
本文研究了大型语言模型(llm)在微调过程中对新知识获取的影响,探讨了已知和未知例子对模型性能的影响,以及对模型知识的广泛影响。通过分析微调后的模型对新知识的反应,结论显示未知例子会损害性能,而已知例子会提高性能,具有很强的线性关系。研究结果表明微调对模型知识和性能有重要影响。- 804
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