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Research on Fine-Tuning Optimization Strategies for Large Language Models in Tabular Data Processing
论文主要内容
这篇论文的主要内容是研究大型语言模型#xff08;LLMs#xff09;在处理表格数据时的微调优化策略。具体来说#xff0c;论文探讨了以下…
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Research on Fine-Tuning Optimization Strategies for Large Language Models in Tabular Data Processing
论文主要内容
这篇论文的主要内容是研究大型语言模型LLMs在处理表格数据时的微调优化策略。具体来说论文探讨了以下几个关键方面
背景与挑战大型语言模型LLMs在自然语言处理NLP领域取得了显著进展但在处理表格数据时仍面临挑战。表格数据在多个领域如网络安全、财务分析和医疗诊断中至关重要因此有效处理和优化表格数据成为了研究的重点。
研究目标论文旨在优化LLMs在表格数据处理中的微调策略特别关注小数截断、多数据集混合以及JSON键值对顺序对模型性能的影响。
实验结果实验结果表明小数截断可以减少数据噪声从而提高模型的学习效率。多数据集混合可以改善模型的泛化能力和稳定性而随机打乱键值对顺序可以增加模型对数据结构变化的适应性。这些发现强调了这些策略对模型性能和鲁棒性的重要影响。
研究贡献研究提供了改善LLMs实际效果的新见解并为相关领域的研究人员提供了有效的数据处理方法。通过深入分析这些策略研究旨在为LLMs的未来优化提供理论基础和实践指导。
方法论论文介绍了三种数据预处理策略小数截断、多数据集混合和随机化键值对顺序。这些策略旨在提高LLMs处理复杂数据的性能。
实验设计实验使用了三个广泛使用的网络安全数据集KDDCup’99、UNSW-NB15和CICIDS2017并采用了特定的评估指标如准确率、精确率、召回率、F1分数和新引入的“1-Range”指标来评估模型性能。
实验结果通过三个实验A、B和C论文展示了小数截断、多数据集混合和键值对顺序随机化对LLMs微调性能的影响。
讨论与结论论文讨论了这些数据预处理技术、数据集混合策略和键值对顺序对LLMs性能的影响并提出了未来的研究方向。
总的来说这篇论文为LLMs在表格数据处理中的优化提供了新的视角和方法旨在提高模型的性能和鲁棒性并为未来的研究提供了方向。
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