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预训练阶段从堆算力堆数据的 Scaling Laws 研究逐渐转向数据质量优化，如 RedPajama、FineWeb 等高质量语料库的出现
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Medium-term (~90 days)
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8/25/2026
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UnverifiedFine-tuning在预训练模型基础上用数千至数万条领域数据二次更新参数，更适合固定格式输出、高度专业化的垂直场景，知识更新灵活性较低73% similarUnverified随着原始代码数据红利见顶，各大模型竞争焦点已从数据规模转向训练框架和技术思路的比拼73% similarUnverified支持事后数据回放和导出，可用于按压质量的量化复盘，对需要留存培训记录或做质量改进研究的机构有实际价值71% similarUnverified对于类别数量适中、数据总量可控的场景，将全部类别数据混合从预训练BERT重新完整微调往往能得到最稳定、最优的效果，是多数实践者推荐的首选路径71% similarUnverified相比深度学习，梯度提升在中小型数据集上通常更稳定、更可解释、训练更快71% similar
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