Unveiling the Generalization Power of Fine-Tuned Large Language Models
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揭示微调的大型语言模型的泛化能力
- 摘要
- 引言部分
- 相关研究综述部分
- 框架设计部分
- 研究结果与分析部分
- 微调对生成任务上下文学习能显著提升大语言模型泛化能力的部分
- 论文结论部分
- 研究局限性分析部分
摘要
虽然大型语言模型（LLM）已展现非凡的多任务处理能力，在下游特定领域中若仅依赖现有数据集训练，则通常有必要对其实施微调以提升性能。然而目前尚不清楚微调对LLM泛化能力的影响。本文深入研究了原始未修改的LLMs与其经过微调版本之间的差异。我们的主要研究集中在评估微调是否会影响LLMs固有的泛化能力方面。为此我们进行了系统性实验，在多个不同数据集上测试了五种不同语言任务模型的表现。我们的主要发现表明，在推广到不同领域和任务时，经过生成或分类任务微调的模型会表现出不同的行为模式。值得注意的是，在生成任务中融入学习策略后整合上下文的方法能够显著增强其泛化能力。通过这项系统的研究工作我们希望能够为LLMs的微调实践提供有价值的见解，并在此处可访问代码与数据集：https://github.com/LHRYANG/Generalization_of_FT-LLM]
1 引言
2 相关工作
3 评估设计
4 结果和发现
5 对生成任务进行上下文学习的微调有助于提高LLM的泛化能力
6 结论
本研究就微调对LLM泛化能力的影响进行了深入分析。为了系统性评估不同训练数据及其对应的LLM模型，在各语言任务中进行了广泛的实验研究。实验数据显示，在生成与分类两类不同的语言任务中进行微调训练显著影响了模型的泛化性能。进一步研究表明，在生成类任务中采用上下文学习策略能够显著提升模型的泛化能力，并且这种效果在分类类任务中表现得更为明显。基于当前研究发现的结果与分析, 我们相信未来在提升LLM模型在新领域应用效果方面将有更多突破和发展前景。
局限性
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