新智元导读：精度感知scalinglaw揭示精度、参数规模、数据量之间的统一关系近年来，人工智能（AI）领域取得了显著的进展，其中深度学习模型的表现不断提升。随着模型规模的增大和计算需求的增加，如何平衡精度、参数规模和数据量成为了一个重要的问题。哈佛、斯坦福和MIT等机构的研究人员近期提出了一项关于「精度感知」scalinglaw的研...

更新时间：2024-11-17 19:08:22

基于开源知识框架的大型语言模型特定任务性能提升研究一、背景近年来，大型语言模型，LLMs，在众多任务和领域取得了显著发展，为了在复杂的实际业务场景中发挥模型的专业能力，通常需要在特定领域或任务上进行指令微调，传统的指令微调方法需要大量有标注数据和计算资源，这在许多场景中难以实现，为此，研究团队提出了一种切合业务实际的全新实验设置，旨在...。

更新时间：2024-09-28 15:03:58