How does the contrastive warm-up strategy impact the convergence behavior of fine-tuned LLMs
コントラスティブウォームアップ戦略は、ファインチューニングされたLLMの収束挙動にどのような影響を与えるでしょうか？この戦略は、異なる問題文が同じ望ましい最適化プログラムを共有する場合に、それらの問題文の潜在空間表現を整列させることでクロスモーダルな曖昧性を減少させます。これにより、後続の指示調整中における収束速度が向上し、正確なコード生成や全体的な最適化パフォーマンスが向上します。