数据集介绍 原始链接:https://hf-mirror.com/datasets/openai/gsm8k Dataset Card for GSM8K Dataset Summary GSM8K (Grade School Math 8K) is a dataset of 8.5K high quality linguistically diverse grade school math word problems. The dataset was created to support the task of question answering on ...
1、在低数据环境下,LLM2LLM显著提升了LLMs的性能,超过了传统的微调和其他数据增强基线。具体来说,在GSM8K数据集上提升了24.2%,在CaseHOLD数据集上提升了32.6%,在SNIPS数据集上提升了32.0%,在TREC数据集上提升了52.6%,在SST-2数据集上提升了39.8%。 2、随着种子数据量的增加,LLM2LLM的性能提升效果逐渐减弱,但...
声称使用Llama3-8b模型在GSM8K数据集上实现了21.05%的增长。https://t.co/CpcMt4PMMG - LongCite:使用现成的LLM合成大规模SFT数据集,以提高带引文的长上下文问题回答。训练了8B和9B参数模型,增强了从长篇背景中生成引文的能力,同时提高了响应的正确性。声称甚至在他们提出的LongBench-Cite基准测试中超越了GPT-4o...
在验证gsm8k: 5-shot数据集时,显示同时设置max_new_tokens=2048 and `max_length`(=1024)并优先max_new_tokens HaoranYang 2024-02-08 11:19:51 2 864 问答发表于湖北省关联比赛: BetterMixture - 大模型微调数据混合挑战 运行bash entry.sh后,模型训练完,验证阶段时出现:[2024-02-08 05:13:38] [TASK...
Anthropic公司推出的新一代人工智能模型家族——Claude 3。这个家族包括三个不同能力的模型:Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus。每个模型都提供了不同的智能、速度和成本的平衡,以适应不同的应用需求。 anthropic.com/news/clau 其中Claude 3 Opus版本模型在MMLU、GPQA、GSM8K等多个数据集上已经超越...
Harness评测适配gsm8k、ceval、mmlu、cmmlu、race、lambada数据集 本地验证,以llama3.1-8b为例进行验证 评测结果如下: gsm8k: npu: gpu: mmlu: npu: gpu: cmmlu: npu: gpu: ceval: npu: gpu: race: npu: gpu: lambada: npu: gpu: check list ...
使用IDEA 插件离线检测 将OpenSCA 扫描能力集成到 IntelliJ 平台 IDE 工具,随时随地保障组件依赖安全。如何使用 了解详情 使用OpenSCA CLI 扫描分析 OpenSCA CLI 是一款开源的软件成分分析工具,用来扫描项目的第三方开源组件依赖及漏洞信息。如何使用 了解详情
anton_lozhkov(@clefourrier):@anton_lozhkov介绍📐FineMath:这是一个包含50亿多个标记的最佳开放数学预训练数据集!对于LLMs来说,数学仍然具有挑战性,通过在FineMath上进行训练,我们可以在其他数学数据集上看到相当大的收益,特别是在GSM8K和MATH上。这里有一个详细的分析🧵https://t.co/FRqOI7Ur2Z...
2. 推理链工业化构建:移植Will Brown的奖励函数体系到GSM8k数据集,意味着数学推理能力的训练正形成标准化流程。这种模块化设计或将改变AI能力开发模式,使不同领域的推理能力可以像乐高积木般组合迭代。3. 训练方法论革新:TRL的GRPOTrainer引入强化学习机制,让模型在生成推理链时能自主优化思维路径。这种训练方式与人脑...
2、通过广泛的实验,TokenSkip在减少CoT token使用量的同时,保持了强大的推理性能。例如,在Qwen2.5-14B-Instruct模型上,TokenSkip在GSM8K数据集上将推理token减少了40%(从313个减少到181个),而性能下降不到0.4%。 3、TokenSkip通过LoRA(Low-Rank Adaptation)微调,仅对模型的0.2%参数进行训练,训练时间短(7B模型约2...