任务特定性能提升:预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。然而,它在特定任务上的性能可能不如在大规模无监督数据上表现出的性能。通过在任务特定的有标签数据上进行SFT,模型可以进一步学习任务相关的特征和模式,从而提高性能。
提高领域适应性:预训练语言模型可能在不同领域的数据上表现不一致。通过在特定领域的有标签数据上进行SFT,可以使模型更好地适应该领域的特殊术语、结构和语义,提高在该领域任务上的效果。
解决数据稀缺性:某些任务可能受制于数据的稀缺性,很难获得大规模的标签数据。SFT可以通过使用有限的标签数据来训练模型,从而在数据有限的情况下取得较好的性能。
防止过拟合:在SFT过程中,通过使用有标签数据进行有监督训练,可以减少模型在特定任务上的过拟合风险。这是因为SFT过程中的有标签数据可以提供更具体的任务信号,有助于约束模型的学习,避免过多地拟合预训练过程中的无监督信号。
ERNIE-Bot-turbo是百度自行研发的大语言模型,覆盖海量中文数据,具有更强的对话问答、内容创作生成等能力;
BLOOMZ-7B是业内知名的大语言模型,由BigScience研发并开源,能够以46种语言和13种编程语言输出文本;
Llama-2-7b是Llama-2-7b-chat-hf的大语言模型。
Qianfan-Chinese-Llama-2-13b,千帆团队在Llama-2-13b基础上的中文增强版本。