arXiv · cs.AI· Zhenchao Tang, Fang Wang, Haohuai He, Jiale Zhou, Tianxu Lv, Jun Zhu, Shouzhi Chen, Minghao Yang, Yu Wang, Jiayang Wu, Yidong Song, Yaokun Li, Jiehui Huang, Jun Zhou, Bing He, Jianhua Yao·· 2 天前
研究提出 Balanced Fine-Tuning 对齐大语言模型的生物医学知识
Aligning LLMs with Biomedical Knowledge using Balanced Fine-Tuning
arXiv:2511.21075v4阅读论文 PDF ↗
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作者：Zhenchao Tang, Fang Wang, Haohuai He, Jiale Zhou, Tianxu Lv, Jun Zhu, Shouzhi Chen, Minghao Yang, Yu Wang, Jiayang Wu, Yidong Song, Yaokun Li, Jiehui Huang, Jun Zhou, Bing He, Jianhua Yao
研究任务与主要进展
研究提出 Balanced Fine-Tuning（BFT），通过组归一化词元重加权和面向知识密集样本的序列级重分配，对齐大语言模型与生物医学知识。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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