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原標題：ML工程師一次微調7個模型，擊敗OpenAI GPT-4
關鍵字：模型,作者,數據,準確性,提示
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：好困庸庸
【新智元導讀】「微調你的模型，獲得比GPT-4更好的性能」不只是說說而已，而是真的可操作。最近，一位愿意動手的ML工程師就把幾個開源LLM成了自己想要的樣子。模型微調（Fine Tuning）指的是在已經訓練好的大語言模型（LLM）的基礎上，使用特定的數據集進行進一步訓練，這種「站在巨人肩膀上」的做法，可以用比較小的數據集，比較低的訓練成本獲得更好的收益，避免了重復造輪子。
在大模型時代，提示詞工程（Prompt Engineering）、模型微調和檢索增強生成（RAG）都是非常重要的能力，對于大多數個人使用者來說，掌握提示詞工程就夠用了，但如果想要在自己的服務中接入大模型，模型微調是必由之路，也因為其對于技能的更高要求，成為了ML工程師高手過招之地。
今日，一位ML工程師的微調模型就登上了HN熱榜，「我的微調模型擊敗了OpenAI的GPT-4」！
工程師Alex Strick van Linschoten在博客中指出，就他的測試數據而言，Mistral、Llama3和Solar LLM的微調模型都要比OpenAI的模型更準確。
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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。