标题：应用微调以增强语言模型性能
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本论文研究了使用微调来提高语言模型性能的实践。微调涉及修改已训练的语言模型的参数和权重，以改进其在特定任务上的性能。作者调查和分析了微调对下游任务的影响，重点关注了 OpenAI GPT、BERT 和 RoBERTa 等最新语言模型的进展。经验实验表明，微调可以提高语言模型在广泛任务上的性能，如文本分类、文本生成和问答。这些发现进一步讨论，结果的影响也进行了讨论。