English(EN) Overcoming Prior Barriers: Supervised Fine-Tuning under Long-Tail Distribution

新的“先验障碍”概念旨在改进LLM在罕见概念上的微调

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-09 04:00

研究人员引入了一个名为“先验障碍”的新概念，用于量化预训练的大型语言模型（LLM）在监督微调（SFT）过程中对竞争概念的支持程度。他们观察到，这些先验障碍遵循长尾分布，意味着常见概念的障碍较低，而罕见概念需要更多的指令来克服更高的障碍。为了解决这个问题，他们开发了PASS，一种自适应SFT指令选择方法，该方法在有限预算内考虑哪些指令提供了有用的证据以及在何处需要额外的监督。实验表明，PASS在性能上始终优于七种最先进的指令选择方法。 AI

影响这项研究可能导致LLM的微调更加高效和有效，特别是在涉及罕见概念的任务中，从而可能提高它们在专业或小众应用中的性能。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Haohui Wang, Jiahao Xu, Wangzhi Zhan, Tong Zeng, Dongqi Fu, Hong Li, Swastik Roy, Naren Ramakrishnan, Chris North, Jian Kang, Yujun Yan, Dawei Zhou · 2026-10-09 04:00

克服先验障碍：长尾分布下的监督微调

arXiv:2610.12345v1 Announce Type: new Abstract: Supervised fine-tuning (SFT) adapts pretrained large language models (LLMs) to downstream tasks, but the required concepts can receive substantially different levels of pretrained support. Frequent concepts are more likely to be wel…

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