基础模型总结

发布时间:2026/10/10 14:27:56

基础模型总结 模型的性能来自数据。数据受限于数量质量多样性。规模受限于训练数据和电力。模型评估来自flops训练成本参数量训练数据量。模型架构主流transformer引入了注意力机制提升了准确率。启发式方法筛选高质量数据。微调通过训练一个奖励模型为输出打分。2是优化基础模型使其生成获得奖励模型最高分数的响应。训练数据通常是规模的20倍。模型评估采用精准评估AI裁判与人工结合。避免Ai裁判迭代导致的判断标准变化。概率性是AI最大的局限因此以评估驱动开发会是重要路线
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