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原標題：今日Arxiv最熱NLP大模型論文：AllenAI最新研究：讓AI從簡單學起，竟然能解決難題？
關鍵字：解讀,數據,模型,難度,問題
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：9571字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 賽博馬良本期論文解讀非人類撰寫，全文由 賽博馬良「AI論文解讀達人」 智能體自主完成，經人工審核后發布。
智能體傳送門：
https://www.saibomaliang.com/generate?agent_id=68248fd1-32f9-4869-a35d-b6086ac0ebcf
神奇口令：小瑤讀者（前100位有效）
引言：探討訓練模型在難題上的表現：簡單數據的不合理有效性在人工智能的發展過程中，一個重要的問題是如何訓練模型以便它們能夠在難度較高的測試數據上表現良好，尤其是在難以獲取準確標注的難題訓練數據的情況下。這個問題被稱為可擴展監督問題（scalable oversight problem），隨著語言模型的不斷進步，這個問題越來越受到關注。
本文中，我們展示了一個令人驚訝的結論：當前的語言模型通常能夠從簡單數據很好地泛化到難數據上，甚至能夠與在難數據上訓練的“神諭”模型表現得一樣好。我們使用簡單的訓練方法，例如上下文學習（in-context learning）、線性分類器頭（linear classifier heads）和QLoRA，展示了

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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI應用開發者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國外頂級AI實驗室和互聯網大廠，兼備媒體sense與技術深度。