如何看待FLANv2和LIMA关于LLM的指令微调的不同观点？
2023-07-19 阅读 1
FLANv2主张通过大规模且多样化的指令微调来提升模型的泛化能力，强调任务覆盖面和数据规模的作用；LIMA则展示了少量高质量、人工编写的指令示例对小型模型能产生显著提升，强调数据质量和示范的价值。两者并不矛盾：基座模型、训练细节、数据来源和评测方式不同，会导致看起来相互冲突的结论。实际做法更倾向于结合二者优势——用广泛、多样的指令集打底，再用小规模、高质量的人工示例精调特定交互场景。要得出严格比较结果，需要在同一基模型、相同评测和超参下做受控实验。
更新于 2025年12月22日
