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原標題：CMU&清華新作：讓LLM自己合成數據來學習，特定任務性能同樣大幅提升
關鍵字：任務,數據,研究者,模型,示例
文章來源：機器之心
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雖然大規模語言模型（LLM）在許多自然語言處理任務中表現優異，但在具體任務中的效果卻不盡如人意。為了提升模型在特定自然語言任務上的表現，現有的方法主要依賴于高質量的人工標注數據。這類數據的收集過程既耗時又費力，對于數據稀缺的任務尤為困難。
為了解決這個問題，一些研究嘗試通過強大的 Teacher Model 生成訓練數據，來增強 Student Model 在特定任務上的性能。然而，這種方法在成本、可擴展性和法律合規性方面仍面臨諸多挑戰。在無法持續獲得高質量人類監督信號的情況下，如何持續迭代模型的能力，成為了亟待解決的問題。
來自卡內基

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