FT-Data Ranker_大语言模型微调数据赛(7B模型赛道)在大语言模型(LLM)的能力构建中,数据发挥着至关重要的作用。然而,如何更好地构建和处理数据集,对LLM社区来说仍模糊不清,这与以模型为中心的开源蓬勃发展形成了鲜明对比。为改善这种状况,我们主张推动以数据为中心的
FT-Data Ranker比赛:本次比赛。 Better Mixture比赛:由于面向通用人工智能能力,LLM的语料通常是由多种数据源和不同类型混杂而成的。如何确定合适的混合比例仍然是亟待研究的一个重要问题。本赛事拟在固定若干个输入数据源的情况下,参赛者仅优化数据源的混合比例,打榜LLM的性能评分,以此促进大家数据混合的研究和理解。
Data-juicer系列学习赛 : FT-Data Ranker_大语言模型微调数据赛(7B模型赛道)给你一个机会,亲手体验大语言模型的调试工作!
开发套件 本次比赛为data-centric竞赛,为了比赛的公平性,参赛者需基于Data-Juicer系统进行数据处理或二次开发。参赛者可使用Data-Juicer中已有的处理算子与工具,或者开发新的处理算子与工具。最终的数据处理流程需要能通过处理配置文件和工具调用脚本的形式组织,自动化实现处理过程。更多细节详见提交指南。
FT-Data Ranker:大语言模型微调数据竞赛 比赛主办方 本次比赛的主办方是阿里云,联合承办方为魔搭社区。 比赛背景 在大语言模型(LLM)的能力构建中,数据起到了至关重要的作用。然而,如何更好地构建和处理数据集对LLM社区来说仍模糊不清。为了推动以数据为中心的基准竞赛,独立、精确地评估和提升数据集质量,以加速形...
data-juicer学习赛 : FT-Data Ranker_大语言模型微调数据赛(7B模型赛道) data-juicer学习赛 : FT-Data Ranker_大语言模型微调数据赛(1B模型赛道) data-juicer学习赛 : Better Synth-多模态大模型数据合成挑战赛 data-juicer学习赛 : BetterMixture - 大模型微调数据混合挑战赛 赛事简介 在大语言模型(LLM)的能力...
Data-juicer系列学习赛 : FT-Data Ranker_大语言模型微调数据赛(7B模型赛道)给你一个机会,亲手体验大语言模型的调试工作!
The Audioboom Creator Network is growing quickly as a result of the continued signing of top tier podcasts - it now reaches more than 38 million unique listeners each month. As recently announced, Audioboom climbed the Triton Digital Podcast Ranker in February and is now the fourth largest podc...
After that, we adapt this reranker for new languages. We also present our query expansion approach using word-embeddings model that is trained on medical data. Finally we reinvestigate translating the document collection into query language, then we present our future work. 展开 ...
关联比赛: FT-Data Ranker_大语言模型微调数据赛(1B模型赛道) 规则解读 Q: 组队及合队的截止日期是什么? A: 与注册截止日期相同。 Q: 蚂蚁的员工可以参赛吗? A: 可以参赛,也有奖金获取资格。 Q: 数据集采样只能在英文上进行吗? A: 考虑到基模的训练数据,1B赛道默认只采样英文,7B赛道默认是中英文都进行采...