由 GPT-4生成的5.2万条英语和汉语instruction-following数据在新任务中的表现优于以前最先进的模型生成的指令数据，研究人员还从GPT-4中收集反馈和比较数据，以便进行全面的评估和奖励模式训练。
比如斯坦福的 Alpaca 模型使用由 GPT-3.5 生成的 52k 指令遵循样本,Vicuna 模型使用约 70k 来自 ShareGPT 的指令遵循样本。 为了推进 LLMs 指令微调的 SOTA 水平,微软研究院在其论文《Instruction Tuning with GPT-4》中首次使用 GPT-4 作为教师模型进行 self-intruct 微调。 论文地址:https://arxiv.org/pdf...
基于GPT-4生成的数据,我们开发了指令调整的LLaMA模型和奖励模型。为了评估指令调整的LLM的质量,我们使用了三个指标对测试样本(即未见过的指令)进行评估:对三个对齐标准的人工评估,使用GPT-4反馈的自动评估,以及对非自然指令的ROUGE-L(Honovich等人,2022)。我们的实证研究验证了使用GPT-4生成的数据进行LLM指令调整的...
1. 选择适合的预训练模型:选择一个与任务类型相匹配的预训练模型,例如GPT系列、BERT等。 2. 准备包含指令的数据集: 准备一个包含明确指令的数据集,这些指令应该涵盖模型预期要处理的任务类型。例如: 对于聊天机器人:数据集可以包含各种用户查询及预期响应,如“告诉我最近的天气预报”或“如何烹饪意大利面”。 对于...
在本文中,我们首次尝试使用仅基于语言的GPT-4生成多模态语言-图像指令跟随(instruction following)数据。通过对这些生成数据进行指令调整,我们介绍了LLaVA:Large Language and Vision Assistant,这是一个端到端训练的大型多模态模型,将视觉编码器与LLM连接起来,用于通用目的的视觉和自然语言理解。
这篇论文对指令调整的LLaMA模型进行的早期实验表明,由GPT-4生成的52K英文和中文指令遵循数据,使得在新任务上的零样本性能优于由之前的最先进模型生成的指令。Instruction Tuning with GPT-4 Baolin Peng, Chunyu…
在BELLE-Eval测试集上使用GPT-4评分得到结果,在规模较小的Yi-6B模型上,纯弱智吧版本总分排名第三,到了Yi-34B,弱智吧版本表现就一骑绝尘了。只有在改写和数学任务上没能取得最高分,但成绩也比较靠前。另外,在安全评估上弱智吧版本也能排上第二。
智源研究院搜集了7500万余条开源指令作为待选指令池，采用数据选择与指令合成两条途径快速迭代，构建高质量的基础、对话指令数据集，以填补开源对话模型与GPT-4之间的基础能力、对话能力差距。基础指令数据筛选 对于基础指令数据集，筛选流程主要考虑训练数据集和目标数据集数据分布的对齐，基于DSIR的思路，在训练数据集上...
Infinity Instruct数据集,这是在微调语言模型方面的重大进展,特别是针对Llama3.1-70B和Mistral-7B-v0.1,以实现接近GPT-4的性能。这个数据集包括超过700万条基本指令和对话指令集,已经证明在各种评估中胜过官方对话模型。值得注意的是,这个数据集可以在像Huggingface这样的热门平台上获取,这使其成为人工智能领域的开发人员...
- 数据集包括Infinity-Instruct-7M基础指令数据集和Infinity-Instruct-Gen对话指令数据集。 - 经过微调,Llama3.1-70B和Mistral-7B-v0.1的综合能力评价可基本对齐官方自己发布的对话模型,InfInstruct-7M-Llama3.1-70B已十分接近GPT-4。 - Infinity-Instruct-Gen包含149万条合成的复杂指令,用于提升模型在各种真实对话场景...