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1月19日，NVIDIA推出了ChatQA模型，据报道，其性能可用于训练GPT-4，使用两阶段指令调整和改进的上下文检索等高效训练方法。
ChatQA是一组交互式问答（QA）模型，可以达到GPT-4的准确性。具体来说，开发团队提出了一种两阶段指令调优方法，可以显著提高大规模语言模型（LLM）中零样本对话的QA结果。
为了处理对话式问答中的检索，密集检索器在几轮问答数据集上进行微调，这提供了与使用最先进的查询重写模型相同的结果，并大大降低了部署成本。值得注意的是，在不依赖于任何来自OpenAI GPT模型的合成数据的情况下，ChatQA-70B在10个对话式问答数据集上的平均得分（54.14比53.90）优于GPT 4。
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