免训练方法 SFT-as-Context 缓解微调遗忘
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免训练方法 SFT-as-Context 缓解微调遗忘
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AI 综述
研究者提出免训练方法 SFT-as-Context：让父模型把 SFT 模型的回复作为上下文来回答用户问题，以此通过上下文学习获得微调能力，同时保留父模型自身的通用能力。该方法由 Kenan Tang 等作者提出并验证，目的是缓解监督微调导致的通用能力遗忘。 相关论文发布于 arXiv 的 cs.CL 分类。作者在论文中称，SFT-as-Context 无需训练，即可让父模型借助 SFT 模型的回复作为上下文作答。
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最新进展10月9日 12:00
SFT-as-Context：一种规避监督微调遗忘的免训练方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv：cs.CLSFT-as-Context：一种规避监督微调遗忘的免训练方法
研究者提出免训练方法 SFT-as-Context，让父模型以 SFT 模型的回复作为上下文来回答问题，从而通过上下文学习获得微调能力并保留自身通用能力。
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