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少即是多:研究表明 AI 模型在自主学习时泛化效果更好

少即是多:研究表明 AI 模型在自主学习时泛化效果更好

香港大学和加州大学伯克利分校的一项新研究显示,在没有人工标注数据的情况下,语言模型和视觉语言模型能够更好地泛化。这一发现挑战了大型语言模型社区的主流观点,即模型需要手工标注的训练样本。研究表明,过度依赖人工示例反而可能对模型的泛化能力产生负面影响。