6.8 评估指标与微调效果分析

文档摘要

6.8 评估指标与微调效果分析 6.8 评估指标与微调效果分析 6.8.1 引言 (Introduction) 近年来，大型预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理领域取得了革命性的进展。这些模型，如GPT系列、BERT系列、LLaMA等，凭借其庞大的参数规模和在海量数据上的预训练，展现出强大的语言理解和生成能力。然而，为了让这些通用模型更好地服务于特定的下游任务或满足特定的应用场景，微调 (Fine-tuning) 和指令学习 (Instruction Learning) 成为了至关重要的技术手段。微调是指在预训练模型的基础上，使用特定任务的数据集进行进一步的训练，使其模型参数适应特定任务的分布，从而提升模型在该任务上的性能。