Инструкция по настройке больших моделей является ключом к улучшению их производительности. Tencent Youtu Labs в сотрудничестве с Шанхайским университетом Цзяо Тонг опубликовали подробный обзор, в котором подробно рассматривается оценка и выбор наборов данных для настройки инструкций. Эта статья объемом в 10 000 слов, основанная на более чем 400 связанных документах, предоставляет исчерпывающее руководство по настройке инструкций для больших моделей с учетом трех измерений: качества, разнообразия и важности данных, а также указывает на проблемы существующих исследований и будущие перспективы развития. направление. В статье рассматриваются различные методы оценки, в том числе индикаторы, разработанные вручную, индикаторы на основе моделей, автоматическая оценка GPT и ручная оценка, призванные помочь исследователям выбрать оптимальный набор данных и повысить производительность и стабильность больших моделей.
Благодаря непрерывным итеративным обновлениям большие модели становятся умнее, но для того, чтобы они по-настоящему понимали наши потребности, ключевым моментом является настройка инструкций. Эксперты из Tencent Youtu Lab и Шанхайского университета Цзяо Тонг совместно опубликовали обзор объемом 10 000 слов, в котором глубоко обсуждается оценка и выбор наборов данных для настройки инструкций, раскрывая тайну того, как улучшить производительность больших моделей.
Цель больших моделей — освоить суть обработки естественного языка, а настройка инструкций — важный шаг в процессе их обучения. Эксперты проводят углубленный анализ того, как оценивать и выбирать наборы данных, чтобы гарантировать, что большие модели хорошо справляются с различными задачами.
Этот обзор не только поразителен по объему, но и охватывает более 400 соответствующих документов, предоставляя нам подробное руководство по трем измерениям: качеству, разнообразию и важности данных.
Качество данных напрямую влияет на эффективность настройки инструкций. Эксперты предложили различные методы оценки, в том числе индикаторы, разработанные вручную, индикаторы на основе моделей, автоматическую оценку GPT и обязательную ручную оценку.
Оценка разнообразия фокусируется на богатстве набора данных, включая разнообразие словарного запаса, семантики и общего распределения данных. Благодаря разнообразным наборам данных модели могут лучше обобщаться для различных сценариев.
Оценка важности заключается в выборе образцов, наиболее важных для обучения модели. Это не только повышает эффективность обучения, но и обеспечивает стабильность и точность модели при решении сложных задач.
Хотя текущие исследования достигли определенных результатов, эксперты также указали на существующие проблемы, такие как слабая корреляция между выбором данных и производительностью модели, а также отсутствие единых стандартов для оценки качества инструкций.
В дальнейшем эксперты призывают к созданию специализированных тестов для оценки моделей настройки инструкций, одновременно улучшая интерпретируемость конвейеров выбора для адаптации к различным последующим задачам.
Это исследование, проведенное лабораторией Tencent Youtu Lab и Шанхайским университетом Цзяо Тонг, не только предоставляет нам ценный ресурс, но и указывает направление разработки больших моделей. Поскольку технологии продолжают развиваться, у нас есть основания полагать, что большие модели станут более интеллектуальными и будут лучше служить людям.
Адрес статьи: https://arxiv.org/pdf/2408.02085.
Это исследование дает ценные рекомендации по настройке инструкций для больших моделей и закладывает прочную основу для будущей разработки больших моделей. Мы с нетерпением ждем новых подобных результатов исследований в будущем, которые будут способствовать непрерывному прогрессу технологий больших моделей и лучше послужат человечеству.