Digital Economy and Information Technology Application Research

缩放法则,尽管在AI训练中广泛使用,但并不能解决所有问题。这种方法主要关注单一的损失函数,使用静态的训练集和验证集,这可能使问题过于简化,有时甚至不可接受。在实际应用中,考虑部署成本和执行多样任务的能力变得至关重要,尤其是那些在训练数据中较少出现的任务。此外,对齐的过程及其对不同规模模型的影响仍然是未知数。在数据的大小和质量之间需要做出权衡,提高数据集质量或创造更多数据都是可行的方法。部署后,现实世界的数据增加为模型提供了新的学习机会,如人类反馈强化学习。当模型在低频任务上表现不佳时,这突显了模型对齐阶段的挑战。这通常是因为基础模型在数据集中缺乏某些任务的代表性。解决方案之一是调整基本模型以平衡任务频率,通过修改训练数据集以更公平地代表低频任务。另一种方法是少样本学习,即在基础训练阶段针对每项任务使用少量示例。这两种策略都旨在通过丰富训练的多样性来增强模型的整体性能和适应性。