在自然语言处理领域，选择合适的基础模型对于微调以及任务性能至关重要。为了找到最适合微调的基础模型，我们在Distillabs进行了一项研究，在8个不同的任务上测试了12种小语言模型。
这项研究的目的是探究哪种小模型在微调过程中表现最佳，并且在多任务情境下具有高效性能。我们对每个模型进行了详细评估，包括文本生成、命名实体识别、情感分析等任务。通过对比各模型的表现，我们得出了一些令人意外的结果。
从我们的研究中发现，有几种模型在不同任务上表现出色，具有较高的微调效果。我们发现，在某些任务上，一些小而简单的模型可以胜过大型复杂模型。这些结果对于开展微调和优化模型都具有启发意义。
通过我们的研究，我们为选择适合微调的小语言模型提供了一些有价值的见解。这有助于开发者和研究人员更好地选择合适的模型，从而提高任务性能和效率。
如果您对我们的研究感兴趣，可以查看我们完整的报告。我们相信，这些研究结果将对整个自然语言处理社区产生重要影响，并且为未来的研究工作提供重要参考。
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