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大模型對齊下一站:合成數據

AIGC動態1年前 (2024)發布 智猩猩GenAI
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大模型對齊下一站:合成數據

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原標題:大模型對齊下一站:合成數據
關鍵字:模型,騰訊,報告,數據,復雜度
文章來源:智猩猩GenAI
內容字數:0字

內容摘要:


開講預約11月1日上午10點,南開大學在讀博士李森茂,將以《基于擴散模型編碼器模塊的推理加速》為主題進行直播講解,歡迎掃名~大模型訓練中,數據質量已經是所有人的了。在23年開始接觸Alignment之后,我一直是人工標注流派,深信InstructGPT[1]中所描述的,先train好標注員,再train好模型。那時候各個模型的質量也都一般,合成的數據一眼就能挑到一堆毛病。
事情的轉折要從sora開始,了解到那么好的效果居然大量應用了合成數據之后,我開始意識到自己還停留在上一個時代。首先大模型的能力是一直在提升的,去年還被狂吹的GPT3.5現在已經被甩了幾條街了,大模型在很多任務上都可以達到人類標注員的水平;其次在大模型時代,應該多去發掘模型的價值,學會和AI協作,而不是上來就先驗地覺得模型生成的數據質量不過關。
隨著業內模型能力和使用熟練度的整體提升,今年數據合成的工作一波又一波,數據合成的前景非常客觀:
合成Prompt:GPT系列相比競品的一個顯著優勢是數據飛輪,有源源不斷的用戶輸入。合成的Prompt則可以補足多樣性上的缺陷,今年Nemotron[2]、Llama3[3]


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