算法论文8
论文:预训练加“毒”数据让模型更好
深度学习自然语言处理
AI 摘要
论文《When Bad Data Leads to Good Models》挑战传统,提出预训练适度加入有毒数据,经后训练技术能降模型毒性且保能力。实验证明其可让模型清晰学毒性概念,为预、后训练协同设计提供新思路。
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“坏”数据让模型更“好”?重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”,但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点,适度加入有毒数据,通过后训练技术可降低模型毒性,保持一般能力,挑战常规做法。

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