Le réglage des instructions des grands modèles est la clé pour améliorer leurs performances. Tencent Youtu Labs, en collaboration avec l'Université Jiao Tong de Shanghai, a publié une revue détaillée qui fournit un examen approfondi de l'évaluation et de la sélection des ensembles de données de réglage des instructions. Cet article de 10 000 mots, basé sur plus de 400 documents connexes, fournit des conseils complets pour le réglage des instructions de grands modèles à partir des trois dimensions de la qualité, de la diversité et de l'importance des données, et souligne les défis de la recherche existante et des perspectives de développement futur. direction. L'article couvre diverses méthodes d'évaluation, notamment des indicateurs conçus manuellement, des indicateurs basés sur des modèles, la notation automatique GPT et l'évaluation manuelle, visant à aider les chercheurs à sélectionner l'ensemble de données optimal et à améliorer les performances et la stabilité des grands modèles.
Avec des mises à niveau itératives continues, les grands modèles deviennent plus intelligents, mais pour qu'ils comprennent réellement nos besoins, le réglage des instructions est la clé. Des experts du Tencent Youtu Lab et de l'Université Jiao Tong de Shanghai ont publié conjointement une revue de 10 000 mots qui discute en profondeur de l'évaluation et de la sélection d'ensembles de données de réglage des instructions, dévoilant le mystère de la façon d'améliorer les performances des grands modèles.
L’objectif des grands modèles est de maîtriser l’essence du traitement du langage naturel, et le réglage des instructions est une étape importante dans leur processus d’apprentissage. Les experts fournissent une analyse approfondie sur la manière d'évaluer et de sélectionner des ensembles de données pour garantir que les grands modèles fonctionnent bien dans une variété de tâches.
Cette revue est non seulement étonnante par sa longueur, mais couvre également plus de 400 documents pertinents, nous fournissant un guide détaillé des trois dimensions de la qualité, de la diversité et de l'importance des données.
La qualité des données affecte directement l’efficacité du réglage des instructions. Les experts ont proposé diverses méthodes d'évaluation, notamment des indicateurs conçus manuellement, des indicateurs basés sur des modèles, la notation automatique GPT et l'indispensable évaluation manuelle.
L'évaluation de la diversité se concentre sur la richesse de l'ensemble de données, y compris la diversité du vocabulaire, de la sémantique et de la distribution globale des données. Avec des ensembles de données diversifiés, les modèles peuvent mieux se généraliser à divers scénarios.
L'évaluation de l'importance consiste à sélectionner les échantillons les plus critiques pour la formation du modèle. Cela améliore non seulement l'efficacité de la formation, mais garantit également la stabilité et la précision du modèle face à des tâches complexes.
Bien que les recherches actuelles aient abouti à certains résultats, les experts ont également souligné les défis existants, tels que la faible corrélation entre la sélection des données et les performances du modèle, et l'absence de normes unifiées pour évaluer la qualité des instructions.
À l’avenir, les experts appellent à l’établissement de références spécialisées pour évaluer les modèles de réglage des instructions tout en améliorant l’interprétabilité des pipelines de sélection pour s’adapter aux différentes tâches en aval.
Cette recherche menée par Tencent Youtu Lab et l'Université Jiao Tong de Shanghai nous fournit non seulement une ressource précieuse, mais indique également la direction pour le développement de grands modèles. À mesure que la technologie progresse, nous avons des raisons de croire que les grands modèles deviendront plus intelligents et serviront mieux les humains.
Adresse papier : https://arxiv.org/pdf/2408.02085
Cette recherche fournit des conseils précieux pour le réglage des instructions sur les grands modèles et établit une base solide pour le développement futur de grands modèles. Nous attendons avec impatience d’autres résultats de recherche similaires à l’avenir, qui favoriseront le progrès continu de la technologie des grands modèles et serviront mieux l’humanité.