The 15B model outperforms leading open-code LLMs on popular programming benchmarks and delivers superior performance in its class. For reference, the accuracy of the original Starcoder is 30%. StarCoder2 perfor
model-based方法: 裁判员模型(e.g. GPT-4、Claude、Expert Models/Reward models) LLM Peer-examination 如何评估一个LLM 哪些维度? 语义理解(Understanding) 知识推理(Reasoning) 专业能力(e.g. coding、math) 应用能力(MedicalApps、AgentApps、AI-FOR-SCI …) 指令跟随(Instruction Following) 鲁棒...
如果说 ai for math 可能对人类的科学探索有很大帮助,ai for coding 是更能产生直接的经济价值的。知识工作者有非常多的任务可以用代码来定义并实现,只是目前没有公司能为个性化长尾需求写代码。这一部分可能是 RL 成熟之后最大的创业机会,这将在文章的第 4 部分继续深入。 2.2 reward model 对其他领域的泛化性...
proposed_instruction = dspy.OutputField(desc="The improved instructions for the language model") proposed_prefix_for_output_field = dspy.OutputField(desc="The string at the end of the prompt, which will help the model start solving the task") 接下来对每个...
model-based方法: 裁判员模型(e.g. GPT-4、Claude、Expert Models/Reward models) LLM Peer-examination 如何评估一个LLM 哪些维度? 语义理解(Understanding) 知识推理(Reasoning) 专业能力(e.g. coding、math) 应用能力(MedicalApps、AgentApps、AI-FOR-SCI ...) 指令跟随(Instruction Following) 鲁...
model-based方法: 裁判员模型(e.g. GPT-4、Claude、Expert Models/Reward models) LLM Peer-examination 如何评估一个LLM 哪些维度? 语义理解(Understanding) 知识推理(Reasoning) 专业能力(e.g. coding、math) 应用能力(MedicalApps、AgentApps、AI-FOR-SCI ...) ...
在当今的技术环境中,智能Agent的搭建是一个引人入胜的领域,尤其是通过结合大型语言模型(LLM,Large Language Model)和自有知识库来增强系统的智能性。 一、概述 智能Agent是指能够理解、推理、学习并执行任务的软件实体。在构建一个智能Agent时,通常会结合多种技术,尤其是自然语言处理(NLP)技术。LLM,如GPT-4或其他...
workdir/data --limit 10 #参数说明 #--dataset-hub: 数据集来源,枚举值: `ModelScope`, `Local`, `HuggingFace` (TO-DO) 默认为`ModelScope` #-dataset-dir: 当--dataset-hub为`Local`时,该参数指本地数据集路径; 如果--dataset-hub 设置为`ModelScope` or `HuggingFace`,则该参数的含义是数据集缓存...
LLMs,一般有预训练的基础模型(pretrained foundation model,PFM),然后在之上用标注的数据去fine tuning,再用RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)或者RLAIF(RL from AI Feedback)去和人类的价值观对齐(alignment)。这就是ChatGPT,GPT-4,Bard,Claude,等通用大模型的形成过程。
model-based方法: 裁判员模型(e.g. GPT-4、Claude、Expert Models/Reward models) LLM Peer-examination 如何评估一个LLM 哪些维度? 语义理解(Understanding) 知识推理(Reasoning) 专业能力(e.g. coding、math) 应用能力(MedicalApps、AgentApps、AI-FOR-SCI …) 指令跟随(Instruction Following) 鲁棒性(...