微调0.5 B-32B模型要达到85%的准确率需要的数据和资源-会话质检和会话小结

在当今的人工智能应用浪潮中，会话质检和会话小结作为两个关键任务，对模型的性能和资源需求提出了独特挑战。为了让您在选择和应用模型时做到心中有数，本文将深入剖析不同规模模型在微调及推理过程中的数据需求、支持的最大输入长度以及资源需求。
一、数据量需求：精准模型的基石
数据是模型训练的基石，对于会话质检和会话小结任务，不同规模的模型对数据量有着不同的“胃口”。
0.5B 模型
对于会话质检，0.5B 模型通常需要 1 千到 3 千条数据。想象一下，这就像是一位初出茅庐的学徒，只需要一定量的基础案例就能掌握基本的质检规则。而对于会话小结，它需要 1 千到 5 千条数据，如同让学徒学会总结对话的核心内容，需要更多的练习来把握不同对话的要点。
1.5B 模型
1.5B 模型在会话质检方面需要 2 千到 5 千条数据。这相当于模型已经具备了一定的经验，能够处理更复杂的质检场景。在会话小结任务中，它需要 3 千到 8 千条数据，就像是一位能够处理多样对话内容的熟练工人，需要更多的数据来提升总结的精准度和多样性。
3B 模型
3B 模型在会话质检任务上需要 3 千到 8 千条数据，对于会话小结则需要 5 千到 1 万条数据。这就好比是一位资深专家，需要大量的高质量数据来进一步优化其质检和小结能力，以应对各种复杂的对话场景和细节要求。
7B 模型
7B 模型在会话质检方面需要 5 千到 1.5 万条数据，对于会话小结任务则需要 8 千到 2 万条数据。此时的模型如同一位行业大师，需要海量的数据来微调其对对话细节的把握，从而在质检和小结任务中达到极高的准确率，处理各种罕见和复杂的对话情况。
14B 模型
14B 模型在会话质检任务上需要 1.5 万到 3 万条数据，对于会话小结则需要 2 万到 4 万条数据。这相当于一个超级智能体，需要庞大的数据量来进一步优化其在 diverse 对话场景中的表现，确保在各种复杂情况下都能提供精准的质检和小结结果。
32B 模型
32B 模型在会话质检方面需要 3 万到 6 万条数据，对于会话小结任务则需要 4 万到 8 万条数据。这是人工智能领域的巨无霸，需要海量的高质量数据来微调其复杂的参数，以在最复杂的对话场景中达到卓越的性能，满足