微调大型语言模型需要仔细考虑数据量，因为所需数据量取决于目标是教授特定行为还是覆盖广泛的输入。对于狭窄的行为目标，几百个示例可能就足够了，而覆盖整个输入空间则需要更多的数据，这取决于输入的 D 还是模型容量。建议通过在具有相同超参数的不同数据集大小（25%、50%、100%）上进行训练来通过经验测试，以确定最佳数据策略并避免过度训练导致的记忆等问题。 AI
影响 提供了一种优化微调数据的实用方法，有可能降低成本并提高模型性能。
排序理由 该项目讨论了确定大型语言模型微调最佳数据量的研究方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
