概念微调编码器-解码器模型 / fine-tuned model
微调模型
在特定任务数据上经过监督微调的编码器-解码器模型，在训练分布内表现优异，但面对更长更复杂的输入时泛化能力受限
时间轴 (近 90 天)
10月23日
在基于参考的指标上，近期LLM大幅缩小了与微调模型的差距，在部分设置下甚至追平。
待验证50%
10月23日
在图接地指标上，LLM在减少矛盾（contradiction）和三元组遗漏（triple omission）方面表现优于微调模型。
待验证50%
10月23日
随着输入图谱变大（三元组数量增加），微调模型的矛盾和遗漏错误增长得更快，而提示式LLM的错误增长相对平缓。
待验证50%
10月23日
模型选型需按场景权衡：对文本风格有严格参考模板要求时微调模型仍有优势；更看重事实忠实度和大规模图谱鲁棒性时提示式LLM更稳妥。
待验证50%
10月18日
微调模型保留自有名称，但继承其基础模型的关停时间表
待验证50%