ReFT(Representation Finetuning)是一种突破性的方法，有望重新定义我们对大型语言模型进行微调的方式。 这是由斯坦福大学的研究人员刚刚（4月）发布在arxiv上的论文，ReFT与传统的基于权重的微调方法大有不同，它提供了一种更高效和有效的方法来适应这些大规模的 ...