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SFT-as-Context 方法缓解监督微调遗忘
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AI 综述
研究者提出 SFT-as-Context，一种免训练方法，用于缓解监督微调（SFT）中的遗忘问题。该方法让父模型把 SFT 模型的回答当作上下文来作答，从而在保留通用能力的同时获得微调能力。目前报道仅介绍该方法的提出与基本思路，尚未披露实验数据或进一步验证结果。
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最新进展10月9日 12:00
研究者提出免训练的 SFT-as-Context 方法，让父模型将 SFT 模型回答作为上下文作答。报道时间线
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10月9日
- arXiv · Computation and LanguageSFT-as-Context 缓解监督微调中的遗忘问题
研究者提出 SFT-as-Context，一种免训练方法，让父模型把 SFT 模型的回答当作上下文来作答，从而在保留通用能力的同时获得微调能力。
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