中文數(shù)據(jù)讓LLM變笨？

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原標題：中文數(shù)據(jù)讓LLM變笨？
關鍵字：知乎,模型,中文,任務,代碼
文章來源：算法邦
內(nèi)容字數(shù)：4239字

內(nèi)容摘要：

事情的起因是知乎上有人針對一篇文章的疑問：
文章鏈接：
https://arxiv.org/abs/2401.10286
題目：Top in Chinese Data Propecessing: English Code Models論文在摘要里提到：在對中文幻覺高度敏感的任務 中，實驗結果表明，具有較少中文語言特性的模型，取得了更好的性能。
01完整摘要盡管在語言模型應用中，任務與訓練語料庫之間的一致性是一個基本，但我們的一系 列實驗和我們設計的度量標準揭示，基于代碼的大型語言模型（LLMs）在非編碼中文任務 中顯著優(yōu)于在與任務緊密匹配的數(shù)據(jù)上訓練的模型。此外，在對中文幻覺高度敏感的任務 中，實驗結果表明，具有較少中文語言特性的模型，取得了更好的性能。我們的實驗結果可 以在中文數(shù)據(jù)處理任務中很容易地被復制，例如為檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）準備數(shù)據(jù)，只需簡單地用基于代碼的模型替換基礎模型。此外，我們的研究 為討論哲學上的“中文房間”思想實驗提供了一個獨特的視角。
在本文的4.2.2 Less Chinese Knowled

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文章來源：算法邦
作者微信：allplusai
作者簡介：「算法邦」，隸屬于智猩猩，關注大模型、生成式AI、計算機視覺三大領域的研究與開發(fā)，提供技術文章、講座、在線研討會。