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7dbe8eb7b4
@ -27,9 +27,9 @@ MiniCPM 是面壁与清华大学自然语言处理实验室共同开源的系列
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### 局限性:
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- 受限于模型规模,模型可能出现幻觉性问题。其中由于DPO模型生成的回复内容更长,更容易出现幻觉。我们也将持续进行MiniCPM模型的迭代改进;
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- 为了保证在学术研究用途上模型的通用性,我们未对模型进行任何身份认同训练。同时由于我们用ShareGPT开源语料作为部分训练数据,模型可能会输出类似GPT系列模型的身份认同信息;
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- 受限于模型规模,模型的输出受到提示词(prompt)的影响较大,可能多次尝试产生不一致的结果;
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- 受限于模型规模,模型可能出现幻觉性问题。其中由于DPO模型生成的回复内容更长,更容易出现幻觉。我们也将持续进行MiniCPM模型的迭代改进。
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- 为了保证在学术研究用途上模型的通用性,我们未对模型进行任何身份认同训练。同时由于我们用ShareGPT开源语料作为部分训练数据,模型可能会输出类似GPT系列模型的身份认同信息。
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- 受限于模型规模,模型的输出受到提示词(prompt)的影响较大,可能多次尝试产生不一致的结果。
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- 受限于模型容量,模型的知识记忆较不准确,后续我们将结合RAG方法来增强模型的知识记忆能力。
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