讨论低效的数据迁移：建议举办迁移学习公开竞赛
willdepue · x · 2026-08-20
Will Depue 讨论了数据迁移学习的效率问题，认为即使在高度相似的数据（如英语和威尔士语全球新闻）之间，迁移效率可能也很低（1/10 或 1/100），而在差异巨大的领域（如 Python 和 DNA）之间则更差。他建议举办一场类似 nanogpt speedrun 的公开竞赛来测试迁移能力：例如在无限中文数据和固定英文数据下，最小化英文困惑率（PPL）或英文知识评估。
所属事件:大模型跨语言迁移能力弱于预期引热议(5 条相关)→
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