算法论文7
上交大等:IDEAL缓解LLM偏科
量子位
AI 摘要
上海交大&上海AI Lab团队:提出IDEAL方法,能缓解LLM偏科,提升综合性能。实验表明SFT阶段数据数量非关键,配比不合适会加剧“偏科”,还给出超参数m的最佳取值。
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一招缓解LLM偏科!调整训练集组成,“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法,可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键,配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试,IDEAL能提升代码能力,还指导了超参数选取。

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