60条数据就能教会大模型知识问答! | 探索大模型在问答任务上的微调策略

主要观点总结

本文主要探讨了微调大型语言模型（LLMs）在问答任务中的策略问题。通过一系列实验，文章探索了监督微调（SFT）阶段的数据量需求、不同数据选择对模型表现的影响以及不同LLMs在数据需求上的差异。文章还介绍了一种基于多模板补全机制的记忆区分方法，用于评估预训练LLMs对不同知识的记忆效果。

关键观点总结

关键观点1: LLMs在问答任务中仅需少量数据即可充分激活预训练知识。

实验表明，在监督微调阶段，仅使用60条数据就能使LLMs有效执行问答任务，且不同数据的选择会导致截然不同的结果。

关键观点2: 不同记忆水平的数据对LLMs的表现有重要影响。

使用不同记忆水平的数据进行微调，会导致模型在知识激活上有显著而规律性的差异。因此，选择合适的数据集对提升LLMs在不同知识水平上的表现至关重要。

关键观点3: 不同LLMs在数据需求上存在差异。

不同LLMs的预训练语料库差异导致了它们在监督微调阶段对数据的需求不同。因此，为不同模型选择最合适的训练数据应基于它们的记忆水平分布特征。

关键观点4: 文章提出的多模板补全机制为评估预训练LLMs对不同知识的记忆程度提供了可靠方法。

该机制利用LLM的文本补全能力，通过设计多个模板和重复采样，有效衡量了模型对知识的记忆程度。

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