# classification task "dataset": { "label_column": "label", }, "model": { "provider": "openai", "name": "gpt-3.5-turbo" # the model we want to use }, "prompt": { # very simple instructions for the LLM "task_guidelines": "Does the provided...
众所周知，OpenAI并不“open”，特别是在GPT-4发布后，整个OpenAI团队对GPT-4的几乎所有信息都守口如瓶。而就在今天上午，媒体semianalysis的Dylan Patel和Gerald Wong发表了一篇题为《GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE》的文章，曝光了GPT-4从模型架构、模型训练到成本的所...
4. Industry Analysis(产业分析) 5. Model Resources(模型资源) 5.1 Foundation Model(基础模型) 5.1.1 Text Model(文本模型) 5.1.2 Multimodal(多模态) 5.2 Domain Model(垂域模型) 5.3 Dataset(数据集) 5.3.1 Pre-train Dataset(预训练数据集) 5.3.2 Finetune Dataset(精调数据集) 5.3.3 RLHF(人类反馈...
使用DatasetGenerator实现评估数据集和训练数据集的数据生成自动化。 在微调之前,使用第1步生成的Eval数据集对基本模型gpt-3.5-turbo进行Eval。 构建向量索引查询引擎,调用gpt-4根据训练数据集生成新的训练数据。 回调处理程序OpenAIFineTuningHandler收集发送到gpt-4...
众所周知,OpenAI并不“open”,特别是在GPT-4发布后,整个OpenAI团队对GPT-4的几乎所有信息都守口如瓶。 而就在今天上午,媒体semianalysis的Dylan Patel和Gerald Wong发表了一篇题为《GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE》的文章,曝光了GPT-4从模型架构、模型训练到成本的所有...
一、GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE SemiAnalysis 的一份新报告揭示了有关 OpenAI 的 GPT4 的更多细节,结论是“OpenAI 保持 GPT-4 架构的封闭性不是因为对人类存在一些生存风险,而是因为他们构建的东西是可复制的。” 该报告的详细信息已泄露,证实了George Hotz等人分享...
使用DatasetGenerator实现评估数据集和训练数据集的数据生成自动化。 在微调之前,使用第1步生成的Eval数据集对基本模型gpt-3.5-turbo进行Eval。 构建向量索引查询引擎,调用gpt-4根据训练数据集生成新的训练数据。 回调处理程序OpenAIFineTuningHandler收集发送到gpt-4的所有消息及其响应,并将这些消息保存为.jsonl (jsonlin...
如果GPT-4真的是以这种方式运行，那么它就只是Blockhead的现实版本。由此，人们在评估大语言模型时，也就存在一个关键问题：它的训练集中可能包含了评估时使用的测试问题，这被称为“数据污染”，是得在评估前必须排除的问题。▷原始论文：Millière, Raphaël, and Cameron Buckner. "A Philosophical Introduction ...
如果GPT-4真的是以这种方式运行,那么它就只是Blockhead的现实版本。由此,人们在评估大语言模型时,也就存在一个关键问题:它的训练集中可能包含了评估时使用的测试问题,这被称为“数据污染”,是得在评估前必须排除的问题。 ▷原始论文:Millière, Raphaël, and Cameron Buckner. "A Philosophical Introduction to ...