该论文评估了许多开源大语言模型在使用ChatGPT数据微调后的效果,认为这些模型虽然表面上看似提升,但在事实性、编码能力和问题解决方面表现不佳,强调了提高基础语言模型性能的重要性。
The False Promise of Imitating Proprietary LLMs的特点:
1. 评估开源大语言模型的表现
2. 探讨模型答案的自信性与实际能力的差距
3. 强调提高基础语言模型性能的重要性
The False Promise of Imitating Proprietary LLMs的功能:
1. 为研究人员提供关于开源模型性能的见解
2. 帮助开发者理解微调对模型性能的影响
3. 为语言模型的改进提供理论基础
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