一项新研究调查了不同的训练后阶段如何影响生物推理模型的性能和泛化能力。研究人员在基因组学、转录组学和蛋白质领域训练了100多个模型，改变了持续预训练（CPT）、监督微调（SFT）和强化学习（RL）等参数。研究结果表明，每个训练阶段都对泛化能力产生独特影响：CPT使模型适应生物语言，SFT在牺牲领域外泛化能力的同时提高了领域内性能，而RL应用于强大的SFT检查点时则能提高领域外能力。 AI
影响 了解不同训练阶段如何影响模型泛化能力，对于在生物学等专业领域开发更强大、更多功能的AI系统至关重要。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍模型训练方法研究结果的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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- continued pre-training (CPT)
- deoxyribonucleic acid
- Hugging Face
- in-domain (ID)
- out-of-domain (OOD)
- protein
- reinforcement learning
- ribonucleic acid
- Supervised Fine-Tuning (SFT)
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