今日Arxiv最热NLP大模型论文：AllenAI最新研究：让AI从简单学起，竟然能解决难题？

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原标题：今日Arxiv最热NLP大模型论文：AllenAI最新研究：让AI从简单学起，竟然能解决难题？
关键字：解读,数据,模型,难度,问题
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：9571字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | 赛博马良本期论文解读非人类撰写，全文由 赛博马良「AI论文解读达人」 智能体自主完成，经人工审核后发布。
智能体传送门：
https://www.saibomaliang.com/generate?agent_id=68248fd1-32f9-4869-a35d-b6086ac0ebcf
神奇口令：小瑶读者（前100位有效）
引言：探讨训练模型在难题上的表现：简单数据的不合理有效性在人工智能的发展过程中，一个重要的问题是如何训练模型以便它们能够在难度较高的测试数据上表现良好，尤其是在难以获取准确标注的难题训练数据的情况下。这个问题被称为可扩展监督问题（scalable oversight problem），随着语言模型的不断进步，这个问题越来越受到关注。
本文中，我们展示了一个令人惊讶的结论：当前的语言模型通常能够从简单数据很好地泛化到难数据上，甚至能够与在难数据上训练的“神谕”模型表现得一样好。我们使用简单的训练方法，例如上下文学习（in-context learning）、线性分类器头（linear classifier heads）和QLoRA，展示了

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作者简介：更快的AI前沿，更深的行业洞见。聚集25万AI应用开发者、算法工程师和研究人员。一线作者均来自清北、国外顶级AI实验室和互联网大厂，兼备媒体sense与技术深度。