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第二种方式是，因为损失函数比指令微调之类的方式更灵活，可以在相同的提示上进行更多的训练，而不像指令微调或预训练那样只训练少量样本。这意味着他们从模型中进行了大量采样，这与过去在预训练和后训练完全不同。

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