研究称指令微调拉低事实召回，提出“指令税”
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研究称指令微调拉低事实召回，提出“指令税”
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AI 综述
Christophe Khalil 与 Aya Mourad 提交论文，报告其在 AKBC LM-KBC 2026 共享任务中的方案：以文本补全方式提示基础模型，在官方排行榜取得 0.6836 分，超过指令微调模型聊天界面的 0.5681 分，也超过 0.2964 的基线两倍以上。 该任务要求模型在 32B 参数以内、不检索不微调地为主谓关系对生成全部可能宾语。作者将指令微调导致的事实召回下降称为“指令税”，并称其源于模型权重而非提示方法。
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最新进展10月21日 12:00
指令税：基础模型在事实召回上可胜过指令微调版本报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv cs.CL指令税：基础模型在事实召回上可胜过指令微调版本
在 AKBC LM-KBC 2026 共享任务中，基础模型以文本补全方式提示取得 0.6836 分，超过指令微调模型聊天界面的 0.5681 分，也超过 0.2964 的基线两倍以上。任务要求模型在 32B 参数以内、不检索不微调地生成主谓关系对的全部可能宾语。作者将指令微调导致的事实召回下降称为“指令税”，并指出其源于模型权重而非提示方法。
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