大模型专题：2024年如何提升大模型任务能力报告

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今天分享的是：大模型专题：2024年如何提升大模型任务能力报告

报告共计：39页

该报告主要探讨如何提升大模型任务能力。ChatGPT的实现过程包括原始数据收集、预训练、指令微调、奖励函数设定和强化学习等阶段，其能力获取需精心设计，任务叠加可能影响部分任务能力。

预训练阶段，模型通过对大量数据学习知识，需大量重复知识点，高质量数据很重要，模型可达到2bit/参数的知识存储能力，否则微调无用。有监督微调阶段有四种训练方式，实验表明参数量大的模型在相同数据量训练时性能优越，混合数据在低资源场景提升性能、高资源场景则下降，数据量影响性能，DMT策略可缓解性能冲突。

大规模微调会破坏世界知识，LoRA+MoE方法可缓解此问题，同时提升世界知识基准和下游任务性能。有监督微调存在曝光偏置和语言多样性等缺点，强化学习可减轻曝光偏置，RLHF有助于翻译偏好建模，实现低成本的“信达雅”，还能从编译器反馈信号提升代码生成任务效果。

核心结论包括提升任务效果需一定标注数据，多任务关系需深入研究，训练方法缺乏统一认识，强化学习对生成任务效果提升重要。同时，大模型能快速在多任务上达70分，但达90分困难，简单增大数据量无效，标注数据准确性要求高，应从统计机器学习角度看待大模型。

以下为报告节选内容