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在固定计算预算的前提下，以下哪种策略更可能提升大模型的下游泛

[单选题]

在固定计算预算的前提下，以下哪种策略更可能提升大模型的下游泛化与稳健性？

盲目增大参数规模，同时减少训练步数与数据去重

适度减少参数规模，但投入更多预算提升数据质量、去重与覆盖度

在不改变数据质量的前提下，仅将训练步数翻倍

仅扩大上下文窗口，使模型自然学到更通用的能力

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活跃的芝士在被拷

在固定计算预算下，更小的模型 + 更多高质量训练数据，往往比“大模型 + 少数据”表现更好。

发表于 2025-12-03 16:33:15 回复(0)

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大模型概念

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