为避免构造的数据存在自身重复、或与评测榜单重复的样本,Infinity-Instruct对所有数据应用了MinHash进行去重。并基于BGE检索剔除了和AlpacaEval、MT-Bench等评测榜单重复的样本。 训练框架 考虑到微调成本,项目使用FlagScale去掉训练样本中不必要的pad,压缩样本量,同时应用模型切分、切分支持大模型在数百万量级指令数据集上...
对于 phi3-mini 模型,phi-3-mini,这是一个在33万亿标记上训练的语言模型,其整体性能在学术基准测试和内部测试中与 Mixtral 8x7B 和 GPT-3.5 等模型相媲美(例如,phi-3-mini 在 MMLU 上达到了69%,在 MT-bench 上达到了8.38),尽管它足够小可以在手机上部署。创新完全在于用于训练的数据集,这是 phi-2 ...
最具性能且无内容审查限制的Liberated-Qwen1.5模型正式开源。这个模型使用了一个新的数据集—SystemChat,解决了传统开放式大型语言模型不遵循系统提示导致在实际场景中无法使用的问题。该数据集由7000个聊天会话构成,能让模型更容易遵守系统提示并且更困难被破解。 Liberated-Qwen1.5模型在MT-bench测试中表现出色,在首个...
为避免构造的数据存在自身重复、或与评测榜单重复的样本,Infinity-Instruct对所有数据应用了MinHash进行去重。并基于BGE检索剔除了和AlpacaEval、MT-Bench等评测榜单重复的样本。 训练框架 考虑到微调成本,项目使用FlagScale去掉训练样本中不必要的pad,压缩样本量,同时应用模型切分、切分支持大模型在数百万量级指令数据集上...
它在 MT-Bench 和 Open LLM Leaderboard 上的表现也优于(迭代)DPO 和 IPO。值得注意的是,SPPO 的强大性能是在没有 GPT-4 或其他更强大的语言模型的额外外部监督(如偏好等)的情况下实现的。 论文链接:链接 #知识分享#扩散模型#大模型#人工智能