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实体 Gaotang Li

Gaotang Li

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  1. TOOL · CL_48874 ·

    新的SFT目标在有能力的LLM上优于NLL

    研究人员探索了大型语言模型监督微调（SFT）的替代目标，超越了标准的负对数似然（NLL）。他们的研究通过在各种模型和基准上进行大量实验，揭示了不同的目标根据模型的性能表现更好。对于能力更强的模型，降低低概率token权重的目标更有效，而对于能力较弱的模型，NLL表现最佳。