📖 Главный вывод исследования заключается в том, что для качественной адаптации языковы...
📖 Главный вывод исследования заключается в том, что для качественной адаптации языковых моделей к сложным техническим областям структура и информационная плотность обучающих данных имеют решающее значение по сравнению с простым наращиванием объёма токенов. Промежуточное обучение (mid-training) на компактном корпусе синтетических данных, сгенерированных из проверенных экспертных источников, оказывается значительно эффективнее традиционного непрерывного предобучения на гигантских массивах сырых текстов. При этом специализированное промежуточное обучение не вызывает катастрофического забывания общих знаний и не разрушает встроенные защитные механизмы модели. ✋ @Russian_OSINT
112 просмотров