研究：微调 RoBERTa 与 GPT-3.5 集成兼顾成本与性能
原文标题：Best of Both Worlds: Fine-Tuned Small Models Complement LLMs for Cost and Performance Benefits
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该论文在 16 类问卷文本分类任务上对比了微调 RoBERTa 与现成 GPT-3.5 的性能、成本与耗时。RoBERTa 的 F1 达 96%，远高于 GPT-3.5 的 83%，且推理耗时仅 12 分钟对 6 小时。GPT-3.5 采用批处理提示可降低约 70% 推理成本，两者集成后 F1 达 97.5%，成本仅为单独使用 GPT-3.5 的 4.4%。
- 问题
- 问卷文本16分类中，微调小模型与现成大模型在性能、成本、耗时上如何取舍。
- 方法
- 对比微调 RoBERTa 与 GPT-3.5 批处理提示，并做两者集成。
- 结果
- RoBERTa F1 96% 对 GPT-3.5 83%，推理 12 分钟对 6 小时；集成 F1 97.5%，成本仅为单独 GPT-3.5 的 4.4%。
- 影响
- 低成本分类任务优先微调小模型，大模型只做补充集成，可省大量推理开销。
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