El ajuste de instrucciones de modelos grandes es la clave para mejorar su rendimiento. Tencent Youtu Labs, en colaboración con la Universidad Jiao Tong de Shanghai, publicó una revisión detallada que proporciona una mirada en profundidad a la evaluación y selección de conjuntos de datos de ajuste de instrucciones. Este artículo de 10.000 palabras, basado en más de 400 documentos relacionados, proporciona una guía integral para el ajuste de instrucciones de modelos grandes desde las tres dimensiones de calidad, diversidad e importancia de los datos, y señala los desafíos de la investigación existente y las perspectivas de desarrollo futuro. dirección. El artículo cubre una variedad de métodos de evaluación, incluidos indicadores diseñados a mano, indicadores basados en modelos, puntuación automática GPT y evaluación manual, con el objetivo de ayudar a los investigadores a seleccionar el conjunto de datos óptimo y mejorar el rendimiento y la estabilidad de modelos grandes.
Con actualizaciones iterativas continuas, los modelos grandes se están volviendo más inteligentes, pero para que comprendan verdaderamente nuestras necesidades, la clave es ajustar las instrucciones. Expertos de Tencent Youtu Lab y la Universidad Jiao Tong de Shanghai publicaron conjuntamente una revisión de 10,000 palabras que analiza en profundidad la evaluación y selección de conjuntos de datos de ajuste de instrucciones, revelando el misterio de cómo mejorar el rendimiento de modelos grandes.
El objetivo de los modelos grandes es dominar la esencia del procesamiento del lenguaje natural y el ajuste de las instrucciones es un paso importante en su proceso de aprendizaje. Los expertos brindan un análisis en profundidad sobre cómo evaluar y seleccionar conjuntos de datos para garantizar que los modelos grandes funcionen bien en una variedad de tareas.
Esta revisión no sólo es sorprendente por su extensión, sino que también cubre más de 400 documentos relevantes, lo que nos proporciona una guía detallada de las tres dimensiones de calidad, diversidad e importancia de los datos.
La calidad de los datos afecta directamente la eficacia del ajuste de las instrucciones. Los expertos han propuesto una variedad de métodos de evaluación, incluidos indicadores diseñados a mano, indicadores basados en modelos, puntuación automática GPT y una evaluación manual indispensable.
La evaluación de la diversidad se centra en la riqueza del conjunto de datos, incluida la diversidad de vocabulario, semántica y distribución general de los datos. Con diversos conjuntos de datos, los modelos pueden generalizarse mejor a diversos escenarios.
La evaluación de importancia consiste en seleccionar las muestras que son más críticas para el entrenamiento del modelo. Esto no solo mejora la eficiencia del entrenamiento, sino que también garantiza la estabilidad y precisión del modelo al enfrentar tareas complejas.
Aunque las investigaciones actuales han logrado ciertos resultados, los expertos también señalaron los desafíos existentes, como la débil correlación entre la selección de datos y el rendimiento del modelo, y la falta de estándares unificados para evaluar la calidad de las instrucciones.
De cara al futuro, los expertos piden el establecimiento de puntos de referencia especializados para evaluar los modelos de ajuste de instrucciones y al mismo tiempo mejorar la interpretabilidad de los procesos de selección para adaptarse a diferentes tareas posteriores.
Esta investigación realizada por Tencent Youtu Lab y la Universidad Jiao Tong de Shanghai no solo nos proporciona un recurso valioso, sino que también señala la dirección para el desarrollo de modelos grandes. A medida que la tecnología continúa avanzando, tenemos motivos para creer que los modelos grandes se volverán más inteligentes y servirán mejor a los humanos.
Dirección del artículo: https://arxiv.org/pdf/2408.02085
Esta investigación proporciona una guía valiosa para el ajuste de instrucciones de modelos grandes y sienta una base sólida para el desarrollo futuro de modelos grandes. Esperamos tener más resultados de investigaciones similares en el futuro, que promoverán el progreso continuo de la tecnología de modelos grandes y servirán mejor a la humanidad.