寻找最优小语言模型以进行微调的基准测试
在自然语言处理领域，微调预训练语言模型已成为一种常见的做法。但是，如何选择最佳的基础小模型来进行微调，却是一个备受关注的问题。为了解决这一问题，我们在八项任务上对12种小语言模型进行了基准测试。
我们的研究结果表明，在多项任务中，BERT-Base未经微调的模型在性能表现上遥遥领先。这显示了BERT模型在大多数任务上的强大性能。另外，我们还发现在某些任务上，较小的基本模型如DistilBERT、RoBERTa、ALBERT等，在微调后也能取得出色的表现。而对于某些特定任务来说，性能差异并不太大。
但是，我们也发现在某些任务上，一些模型在微调后表现出现较大的提升，这可能是由于任务的复杂性或数据集的特性所致。因此，在选择基础小模型进行微调时，我们需要根据具体任务的需求综合考量，选择最适合的模型。
总的来说，在不同任务上选择最佳基础小模型进行微调是一项复杂而重要的任务。我们的基准测试结果为研究人员提供了有益的参考，帮助他们在实践中做出明智的决策。希望我们的研究能够为自然语言处理领域的发展提供一定的启示和帮助。
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