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(1B模型赛道)给你一个机会,亲手参与大语言模型的调试!
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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...
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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