GPT-6B以上的大模型相比BERT-110M，在微调数据充足的情况下，在哪些NLP任务提升较大？
2023-06-22 阅读 93
在微调数据充足时，GPT-6B以上相比BERT-110M提升最明显的是那些需要强生成能力、长距依赖或复杂推理的任务。比如抽象摘要和长文生成、多轮对话与开放式问答、高质量机器翻译（尤其长句或语境依赖强的情形）、代码生成与语义解析、跨句/多跳推理的阅读理解与复杂问答、常识/事实推理与记忆检索等。这类任务受益于更大模型的表征容量、更强的序列建模与长上下文处理能力。相比之下，简单的文本分类或传统序列标注（如NER、POS）在数据充足时增益通常较小。
更新于 2025年12月15日
