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从抽象上讲,这种范式训练模型以产生单个输入输出映射,当目标是直接解决给定分布中的一组类似查询时,这种方法很有效,但无法发现分布外查询的解决方案。固定的、一刀切的方法无法有效适应任务的异质性。我们更希望有一个强大的模型,它能够通过尝试多种方法并在不同程度上寻求信息,或者在无法完全解决问题时表达不确定性,从而推广到新的、未见过的问题。
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作者表示,他们进行了一系列实验,以确定训练各种大小的模型所需的显存(VRAM)要求。参数数量从 5 亿到 140 亿不等,他们比较了权重的完全微调与参数高效微调(使用 LoRA),所有训练运行都在英伟达 H100 上完成,因此这里的 OOM 意味着 >80GB 的 VRAM。