rohanpaul_ai(rohanpaul_ai)：微调使LLM忘记如何逐步思考，尤其是在较小的模型中。在特定任务上微调LLM可以显著降低它们的链式思维推理能力和忠实度，尤其是在较小的模型中，这凸显了需要更好的微调方法

罗汉·保罗（Rohan Paul），可能是一位人工智能爱好者或专家，在Twitter上分享了关于对大型语言模型（LLMs）进行微调的影响的见解，特别是对较小的模型。他指出，将LLMs微调到特定任务可能会导致它们失去逐步处理信息的能力。这一观察对于人工智能和机器学习领域的从业者可能具有重要意义，因为它突显了模型专业化和认知灵活性之间的潜在权衡。如果您对人工智能模型训练及其影响的复杂性感兴趣，这条推文可能会提供有价值的观点。-微调LLM可能导致逐步思考的损失，尤其是在较小的模型中。 -微调特定任务的LLM可能会导致负面后果。