研究团队并未止步于此。他们在CODEI/O的基础上，通过引入验证和修订机制，开发出了质量更高的CODEI/O++数据集。这个增强版数据集通过重新执行代码验证响应的正确性，对不正确的响应进行多轮修正，最终形成了更可靠的训练数据。实验结果令人振奋。研究团队选择了Qwen 2.5-7B-Coder、Deepseek v2-Lite-Coder、Llama 3...
第一阶段先用CODEI/O或CODEI/O++来训练推理能力,然后再用通用指令数据集进行微调,教会模型遵循自然语言指令、执行各种任务。 模型推理能力全面提升 为了评估CODEI/O或CODEI/O++的效果,作者一共找来了四个模型来进行测试,分别是Qwen 2.5-...
第一阶段先用CODEI/O或CODEI/O++来训练推理能力,然后再用通用指令数据集进行微调,教会模型遵循自然语言指令、执行各种任务。 模型推理能力全面提升 为了评估CODEI/O或CODEI/O++的效果,作者一共找来了四个模型来进行测试,分别是Qwen 2.5-7B-Coder、Deepseek v2-Lite-Coder、Llama 3.1-8B和Gemma 2-27B。 测试...
DeepSeek-Coder-V2 和 DeepSeek-Coder-V2-Lite 都使用相同的方法进行训练。为了保持 DeepSeek-Coder-V2 在自然语言理解方面的能力,我们从 DeepSeek-V2 的一个中间检查点继续预训练过程。该中间检查点最初在 4.2 万亿个标记上进行了训练。因此,在预训练阶段,DeepSeek-Coder-V2 接触了总计 10.2 万亿个高质量标记...
这两天有个新模型引起了不少关注,那就是DeepSeek-Coder-V2。这个模型是DeepSeek-Coder的最新升级版,相比之前的版本有了很大的提升,特别是在编码任务方面的表现令人惊艳。
第一阶段先用 CODEI/O 或 CODEI/O++ 来训练推理能力,然后再用通用指令数据集进行微调,教会模型遵循自然语言指令、执行各种任务。 模型推理能力全面提升 为了评估 CODEI/O 或 CODEI/O++ 的效果,作者一共找来了四个模型来进行测试,分别是 Qwen 2.5-7B-Coder、Deepseek v2-Lite-Coder、Llama 3.1-8B 和 Gemma...
第一阶段先用CODEI/O或CODEI/O++来训练推理能力,然后再用通用指令数据集进行微调,教会模型遵循自然语言指令、执行各种任务。 模型推理能力全面提升 为了评估CODEI/O或CODEI/O++的效果,作者一共找来了四个模型来进行测试,分别是Qwen 2.5-7B-Coder、Deepseek v2-Lite-Coder、Llama 3.1-8B和Gemma 2-27B。
如下表1所示，主要展示了Qwen 2.5 7B Coder 、Deepseek v2 Lite Coder、LLaMA 3.1 8B、Gemma 2 27B模型的评估结果。CODEI/O在各项基准测试中，模型的性能均实现了提升，其表现优于单阶段基线模型和其他数据集（即使是更大规模的数据集）。不过，竞争数据集，比如OpenMathInstruct2在数学特定任务上表现出色，但...
第一阶段先用CODEI/O或CODEI/O++来训练推理能力,然后再用通用指令数据集进行微调,教会模型遵循自然语言指令、执行各种任务。 模型推理能力全面提升 为了评估CODEI/O或CODEI/O++的效果,作者一共找来了四个模型来进行测试,分别是Qwen 2.5-7B-Coder、Deepseek v2-Lite-Coder、Llama 3.1-8B和Gemma 2-27B。
第一阶段先用CODEI/O或CODEI/O++来训练推理能力,然后再用通用指令数据集进行微调,教会模型遵循自然语言指令、执行各种任务。 02 模型推理能力全面提升 为了评估CODEI/O或CODEI/O++的效果,作者一共找来了四个模型来进行测试,分别是Qwen 2.5-7B-Coder、Deepseek v2-Lite-Coder、Llama 3.1-8B和Gemma 2-27B。