NEFTune：噪声嵌入微调，提升指令微调模型的泛化性 大家好，今天我将为大家深入讲解一种提升指令微调模型泛化性的有效技术——NEFTune，即Noise Embedding Fine-tuning（噪声嵌入微调）。我们将探讨NEFTune的核心思想、实现细节，并通过代码示例展示如何在实际项目中应用NEFTune。 1. 指令微调的局限性与泛化挑战 指令微调（Instruction Fine-tuning）是构建大型语言模型（LLM）的关键步骤。通过在预训练模型的基础上，利用指令数据集进行微调，可以显著提升模型对特定任务的理解和执行能力。然而，指令微调也面临着一些挑战，其中最关键的是泛化性问题。 具体来说，指令微调后的模型往往在训练数据上表现优异，但在未见过的、分布不同的数据上表现下降。这种现象被称为过拟合（Overfitting）。 过拟合的原因是模型过度适应了训练数据中的噪声和特定模式，而未能学习到数据的本质特征。 此外，指令数据集的质量和多样性也会影响微调模型的泛化能力。如果指令数据集过于单一或包含大量低质量的指令，微调后的模型很容易产生偏差。 2. NEFTune的核心思想：引 …