创新突破：OpenAI通过中间填充技术大幅提升语言模型的填空能力

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OpenAI的研究团队通过一种称为 中间填充（FIM）的训练方法 ，显著提升了 语言模型在文本填空任务 上的能力。 这种方法允许模型更好地学习在文本的任意部分生成内容，同时保持 前后文的连贯性，无需更改模型架构即可解决因果解码器模型的关键局限。 核心要点 📚  中间填充技术 ：OpenAI通过将文本中间部分移至末尾的方法，有效提升语言模型的填空能力，称为中间填充（FIM）。 💡 技术实用性和高效性 ：FIM方法被证实不仅实用、简洁，而且高效，强调了其在未来语言模型训练中的默认应用潜力。 🛠 模型训练与微调 ：研究确定了FIM训练的最佳实践，同时指出相比预训练，使用FIM进行微调的效率不高。 🔍 文档级别与上下文级别FIM ：研究比较了文档级别和上下文级别的FIM实践，后者因具有更高的有效FIM率而通常优于前者。 🚀 模型灵活性 ………………………………