这种方法已经被HuggingFace收录进了TRL库，只要import再加一行代码就能调用。
有网友试着用这种方法微调了基于Guanaco（一种羊驼家族模型）的Mistral-7B，结果性能提升明显。
开发者认为，过拟合现象是限制大模型性能的一大因素，因此采用在训练阶段向嵌入层中加入噪声的方式来避免过拟合的出现，从而提高性能。
这段代码中，NEFTune函数中的形参noise_alpha就是噪声强度（系数），mag_norm则为实际过程中的噪声范围。
而NEFT只有在训练过程中才会向模型中加入噪声，推理阶段无此过程，代码中的if语句起到的就是这个作用。
贴出这段代码是为了讲解需要，如果只是想调用NEFT，可以不必使用上面的完整代码，直接从TRL库中调用就可以了。
用作参照的模型是Text-Davinci-003，训练后的模型胜过TD3的比例即为评价指标。
为了节约资源，研究团队先用ChatGPT判断是自己来评价还是调用GPT-4，部分情况下还会人工评判。
结果在不同的训练数据集中，Llama2调整后都有至少10%的性能提升，在Alpaca数据集上更是直接翻倍。
在成本没有显著增加的情况下，提高文本质量和聊天能力，是否会导致其他能力的下降，作者对此也进行了评估。
为了证实这一点，作者对模型损失进行了评估，结果发现测试数据集损失低于训练数据，证实了这一观点。
此外作者发现，经NEFT调整之后，模型生成的文本不仅质量提高，长度也有所增加，而且增加的并非重复内容。
为了确认文本质量的提高是加入噪声的作用而不是由文本长度的增加所导致，研究人员又进行了消融实验。
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