更加不可靠。 文章概括：文章指出，在更大的语言模型中，其性能不如传统的小型模型可靠，因为这个模型可能存在过拟合现象，也就是模型过度适应训练数据，无法很好地处理新数据。这种现象可能导致模型的精度下降，而不仅仅局限于小型模型。为了解决这个问题，研究人员建议关注模型的难度一致性，而不是单纯追求训练速度或模型复杂度的提升。
在更大规模的语言模型中，其性能确实并不如传统的小型模型可靠。这主要是由于一个重要的现象——过拟合。然而，这种现象并非无解。通过关注模型的难度一致性，而非单纯追求训练速度或模型复杂度的提升，我们可以解决这个问题。
首先，我们需要理解什么是过拟合。简单来说，过拟合就是模型过于复杂，对训练数据的学习能力过高，导致在面对新的、未见过的数据时，仍然表现得非常出色。过拟合不仅会导致模型的精度下降，还可能引发模型的不稳定性和不准确性。
那么，如何解决过拟合的问题呢？一种常见的方法是增加模型的复杂度，例如增加神经网络的层数或者添加更多的隐藏层。但是这种方法也存在一定的风险，例如可能导致模型产生噪声或者学习到非线性关系。因此，研究人员建议关注模型的难度一致性，而非单纯追求训练速度或模型复杂度的提升。
难度一致性是指模型在不同的输入条件下，对于相同的输出结果的预测概率应该保持一致。例如，在一个回归问题中，模型的预测概率应该与模型对输入特征的理解程度相匹配。如果模型过于简单，可能会导致模型在应对复杂的数据和任务时出现偏差；如果模型过于复杂，可能会导致模型难以解释和调整。
为了实现难度一致性，研究人员提出了“二元调参”的方法。该方法通过对模型进行两次调整（一次参数更新，一次模型验证），然后使用多次训练迭代来得到最终的最优模型。这种方法避免了单一模型的优化所带来的局部最优，从而能够更好地控制模型的复杂度和稳定性。
总的来说，虽然更复杂的模型可以提高模型的性能，但这也带来了过拟合的风险。通过关注模型的难度一致性，而非单纯追求训练速度或模型复杂度的提升，我们可以有效地解决过拟合问题，使模型能够在各种情况下都能做出准确的预测。