spm pair-t检验

引用\[1\]: 在做spm pair-t检验时，首先需要加载模型并合并模型。具体步骤包括加载原始的LLaMA tokenizer和中文sentencepiece模型，并将它们转换为Protocol Buffers格式。然后，从中文sentencepiece模型中提取词汇，并将这些词汇添加到LLaMA tokenizer中。最后，将合并后的模型保存到指定的目录。这样就得到了合并后的Chinese-LLaMA tokenizer。\[3\]

引用\[2\]: 在spm pair-t检验中，边际是偏好评级的离散函数。研究发现，这个边际成分可以提高帮助性奖励模型的准确性，特别是在两个response更好区分的样本上。也就是说，边际成分可以帮助我们更好地区分样本的不同反应。\[2\]

综上所述，spm pair-t检验是一种用于比较两个样本之间差异的统计方法。在进行这个检验时，我们需要合并模型并考虑边际成分，以提高准确性和区分度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [VBM后的配对t检验以及xjview使用](https://blog.csdn.net/xxxxffff_/article/details/123876329)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [LLaMA的解读与其微调：Alpaca-LoRA/Vicuna/BELLE/中文LLaMA/姜子牙/LLaMA 2](https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/129709105)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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