一项关于什么样的下游样本有利于大模型微调的实证研究 | LLM 应用商店分析: 一个愿景与路线图

前言：如果你想成为一只科学界的“独角兽”，那么看论文是必不可少的。只有掌握了最新的技术和理论，才能在这个竞争激烈的市场中脱颖而出，成为那只最闪亮的“独角兽”！1. 一项关于什么下游样本有利于大模型微调的实证研究  标题：Sample Design Engineering: An Empirical Study of What Makes Good  Downstream Fine-Tuning Samples for LLMs  机构：上海财经大学  关键词：样本设计工程、下游微调、大语言模型、性能提升  作者：Biyang Guo, He Wang, Wenyilin Xiao  分析：作者介绍了样本设计工程（SDE）这一方法论，通过细化输入、输出和推理设计来提升大语言模型（LLMs）的微调性能。作者进行了一系列领域内（ID）和领域外（OOD）实验，评估了不同设计选项对LLMs下游性能的影响，并展示了一些有趣的模式。基于这些见解，作者提出了一种综合SDE策略，结合了最有效的选 ………………………………