60条数据就能教会大模型知识问答! | 探索大模型在问答任务上的微调策略

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从2022年底发展至今，大语言模型（LLMs）逐渐融入我们的生活，其广泛的知识和强大的能力令人惊叹。然而，关于其能力来源的机制依然充满未解之谜。本文聚焦于问答（QA）任务，通过一系列实验深入分析监督微调（SFT）阶段LLMs在问答任务中的表现。令人惊讶的是，仅用60条数据，LLMs便能充分激活所具备的知识，高质量地完成问答任务，而不同的数据选择则可能导致截然不同的结果。让我们一起探索LLMs知识问答的奥秘！ 📖 论文:  https://arxiv.org/pdf/2409.15825 点击 阅读原文 直接访问论文链接 1 论文速看 (省流版) 大语言模型（LLMs）通过在海量数据集上的预训练，能够编码丰富的世界知识，并且可以通过微调将这些知识应用于问答（QA）任务。然而，如何有效地微调LLMs以提升QA任务表现的策略仍未得到充分研究。 为此，我们从知识记忆和运用的角度 ………………………………