现有的多模态时间序列-文本数据集主要集中于预测任务,忽视了因果推理和深度分析等推理驱动的挑战。现有基准缺乏对时间序列数据与文本之间复杂关联的关注,未能处理文本与时间序列数据矛盾的情况。 本文提出MTBench基准,旨在评估LLMs在金融和天气领域的多任务和多模态推理能力。MTBench通过将时间序列数据与相关文本信息对齐,...
理解文本新闻与时间序列演变之间的关系是应用数据科学中一个关键但尚未充分探索的挑战。现有的多模态时间序列数据集在评估跨模态推理和复杂问答方面存在不足,而这些对于捕捉叙事信息和时间模式之间的复杂交互至关重要。本文引入了多模态时间序列基准(MTBench),旨在评估大模型(LLMs)在金融和气象领域的时间序列和文本理解能...
MT-Bench评估方法采用的数据集包含了多个类型的问题,每个问题下都有相应的prompt和reference(标准答案)。这些数据集的设计旨在模拟真实世界中的场景,以检验大模型在实际应用中的能力。具体来说,MT-Bench中的数据集不仅要求大模型能够准确理解问题并给出合理答案,还要求其能够处理复杂情境下的多轮对话。 三、MT-Bench评...
尽管多模态学习近年来获得显著关注，但现有的多模态时间序列数据集在评估跨模态推理和复杂问题回答能力方面存在明显不足。这些局限严重阻碍了研究人员开发能够同时处理结构化数值数据和非结构化文本的高效模型。特别是在金融和气象等高度依赖时间数据和描述性信息的领域，这种局限尤为明显。现有模型通常专注于单一模态，无法有...
500美刀训练出的70亿参数模型，在权威基准测试MT-Bench上，Zephyr-7B以7.09分的成绩整体超越LLaMA2-70B-Chat。Zephyr-7B还在OpenLLM Leaderboard的4个数据集上取得了优异的成绩。Zephyr-7B模型在某些测试和应用中的表现超过了Llama2 70B模型。但具体哪个模型更优秀还需要根据具体的应用场景和需求来判断。重点：笔记本...
Infinity Instruct未来将开源基础、对话指令数据处理的全流程代码,以及模型训练代码。同时,智源将探索扩展Infinity Instruct数据策略到对齐、预训练阶段,支持语言模型构建全生命周期的高质量数据需求。 指令微调是引导语言模型落地、构建高性能对话模型的关键一步。针对目前开源的指令数据集质量低、覆盖领域少、数据信息不透明...
Parrot通过训练一个模拟用户模型，生成更好的数据。此外，通过ICL-AIF增强模型多轮互动能力的算法，如Cue-CoT和ICL-AIF。MT-Bench-101介绍 本节首先描述了用于评估多轮对话的三级分层能力分类法。随后，解释了数据收集方法，并展示了对数据集统计的分析。分层能力分类法 通过分析真实对话数据和教育心理学中...
🎉 AlphaMonarch-7B是使用argilla/OpenHermes2.5-DPO-二进制化的阿尔法偏好数据集对mlabonne/NeuralMonarch-7B进行微调的DPO。它基于使用LazyMergekit合并以下模型:特别感谢Jon Durbin、Intel、Argilla和Teknium提供的首选数据集。尝试演示:https://huggingface.co/spaces/mlabonne/AlphaMonarch-7B-GGUF-Chat ## 🔍...
测试数据集由公开可用的数据集和内部数据组成,以保证数据的多样性和真实性。“c2e-mt-benchmark:汉英机器翻译基准”采用了多项指标来评估机器翻译系统的性能,包括准确率、召回率、F1得分、BLEU分数等。这些指标从不同的角度衡量了翻译系统的性能,从而更全面地评估机器翻译系统的性能。该基准测试还针对不同的应用场景...
加权抽样和数据预处理: 微软通过分析数据源中不同属性的分布情况,并通过加权抽样调整训练数据中各属性的权重,使得最终的数据集更符合实际应用场景的需要。 渐进式学习: 与传统的全量数据训练不同,微软采用渐进式学习方法,通过逐步增加训练数据的复杂性,使模型能在较少的数据中学到更有效的信息。