清华UCSD提出全新微调方法，8B小模型媲美GPT-4o！科学问题正确率提高28%
清华大学与加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的研究人员最近提出了一种创新的微调方法，该方法通过智能工具使用适应，显著提高了大型语言模型（LLM）在解决科学问题时的性能。这种方法不仅在解决复杂科学问题上取得了显著进展，还保持了模型在解决简单问题上的基本推理能力。 传统的方法中，LLM在解决...
LLM-03 大模型 15分钟 FineTuning 微调 GPT2 模型 finetuning GPT微调实战 仅需6GB显存 单卡微调 数据 10MB数据集微调
参考资料 GPT2 FineTuning OpenAI-GPT2 Kaggle short-jokes 数据集 Why will you need fine-tuning an LLM? LLMs are generally trained on public data with no specific focus. Fine-tuning is a cr...
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