国产精品亚洲mnbav网站_成人午夜亚洲精品无码网站_日韩va亚洲va欧洲va国产_亚洲欧洲精品成人久久曰影片

LeCun力薦!進化算法淘汰77%低質數據:RIP方法讓模型性能狂飆60%

AIGC動態7個月前發布 新智元
367 0 0

LeCun力薦!進化算法淘汰77%低質數據:RIP方法讓模型性能狂飆60%

原標題:LeCun力薦!進化算法淘汰77%低質數據:RIP方法讓模型性能狂飆60%
文章來源:新智元
內容字數:4289字

Meta新方法RIP:進化算法賦能,提升大模型訓練數據質量

近年來,大語言模型(LLM)的進步很大程度上依賴于高質量的訓練數據。然而,僅僅增加數據量并不能保證模型性能的提升,數據質量才是關鍵。Meta、UC伯克利、NYU等機構的研究者提出了一種名為拒絕指令偏好(RIP)的新方法,利用進化算法的思想,自動篩選并生成高質量的訓練數據集,從而顯著提升LLM的性能。

  1. RIP的核心思想:優勝劣汰

    RIP基于兩個核心假設:1. 低質量的提示詞(prompt)往往產生低質量的響應;2. 低質量的提示詞會產生差異更大的響應。RIP通過測量被拒絕響應的質量(m_1)、被拒絕響應的長度(m_2)以及被選擇和被拒絕響應之間的獎勵差距(m_3)來評估提示詞的質量。方差越小,獎勵差距越小,則提示詞質量越高。通過這種“優勝劣汰”機制,RIP可以有效地篩選出高質量的提示詞,構建更高質量的訓練數據集。

  2. RIP的應用:篩選和生成高質量數據

    RIP不僅可以用于篩選現有的訓練數據集,還可以用于生成高質量的合成數據集。Self-RIP方法利用少量高質量的種子提示詞,引導模型生成新的提示詞,并通過RIP進行篩選,從而迭代地構建高質量的合成數據集。這為缺乏高質量訓練數據的情況提供了一種有效的解決方案。

  3. 實驗結果:顯著性能提升

    在多個基準測試(AlpacaEval2、Arena-Hard、Wildbench)中,RIP都取得了顯著的性能提升。例如,在WildChat數據集上,RIP僅使用不到一半的訓練樣本,就實現了多個指標的顯著提升。在Llama 3.1-8B-Instruct和Llama 3.3-70B-Instruct模型上,RIP也顯著提升了模型性能,AlpacaEval2 LC勝率、Arena Hard勝率和WildBench分數均有大幅提高。Self-RIP方法也展現了其有效性,在AlpacaEval2、Arena-Hard和WildBench上均取得了不錯的成績。

  4. RIP的優勢與未來研究方向

    與其他篩選方法相比,RIP在所有基準測試中都取得了更高的分數,展現了其優越性。未來研究可以探索如何優化評估模型,降低RIP的計算成本,以及利用RIP進行安全性過濾,構建更安全可靠的LLM。

總而言之,RIP方法為LLM的訓練提供了一種簡單而有效的新思路,通過進化算法的思想,自動篩選并生成高質量的數據集,顯著提升了LLM的性能。其在實際應用中的潛力巨大,值得進一步研究和探索。


聯系作者

文章來源:新智元
作者微信:
作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展,關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領航中國新智能時代。

閱讀原文
? 版權聲明
蟬鏡AI數字人

相關文章

蟬鏡AI數字人

暫無評論

暫無評論...
国产精品亚洲mnbav网站_成人午夜亚洲精品无码网站_日韩va亚洲va欧洲va国产_亚洲欧洲精品成人久久曰影片
<span id="3dn8r"></span>
    1. <span id="3dn8r"><optgroup id="3dn8r"></optgroup></span><li id="3dn8r"><meter id="3dn8r"></meter></li>

        亚洲最新视频在线观看| 91麻豆文化传媒在线观看| 三级欧美韩日大片在线看| av一二三不卡影片| 亚洲乱码国产乱码精品精98午夜| 色综合久久久久网| 一区二区三区蜜桃| 欧美精品tushy高清| 奇米色一区二区| 国产校园另类小说区| 成人精品免费视频| 亚洲精品国产精华液| 91麻豆精品国产91久久久更新时间 | 综合欧美一区二区三区| 色婷婷激情久久| 日日摸夜夜添夜夜添国产精品| 中文久久乱码一区二区| 国产成人高清在线| 一区二区三区影院| 久久综合色鬼综合色| 99国产精品视频免费观看| 手机精品视频在线观看| 欧美激情在线一区二区三区| 精品视频999| 懂色av一区二区夜夜嗨| 日韩电影免费一区| 亚洲免费观看高清| 国产日韩v精品一区二区| 欧美日韩精品免费| 99精品一区二区| 国产成人在线视频免费播放| 婷婷综合久久一区二区三区| 亚洲欧洲精品一区二区三区| 日韩欧美中文字幕精品| 在线精品视频免费观看| 成人动漫视频在线| 国产在线不卡一区| 三级不卡在线观看| 一区二区三区精品在线| 国产欧美日韩综合精品一区二区| 欧美老女人在线| 色哟哟国产精品免费观看| 国产91在线观看| 国产自产高清不卡| 看片网站欧美日韩| 蜜臀久久久久久久| 97超碰欧美中文字幕| 国产一区二区福利视频| 日韩高清在线不卡| 午夜精品久久久久久久99樱桃| 亚洲视频精选在线| 亚洲日本一区二区| 亚洲欧洲99久久| 国产网站一区二区| 日本一区二区三区四区| 久久―日本道色综合久久| 精品成人一区二区三区四区| 日韩欧美国产不卡| 亚洲精品一区二区三区四区高清| 日韩欧美国产精品| 久久精品男人天堂av| 国产欧美日韩另类视频免费观看| 欧美韩日一区二区三区四区| 亚洲国产精品成人综合| 国产精品久久久爽爽爽麻豆色哟哟| 国产精品免费视频一区| 亚洲精品视频自拍| 午夜精品影院在线观看| 免费精品视频在线| 国产乱人伦偷精品视频不卡 | 中文字幕在线不卡一区| 中文字幕亚洲不卡| 一区二区三区四区在线| 日韩av电影免费观看高清完整版在线观看| 亚洲www啪成人一区二区麻豆| 五月婷婷激情综合网| 免费视频最近日韩| 国产精品88av| 色综合视频一区二区三区高清| 91久久一区二区| 91麻豆精品国产| 在线成人免费视频| 亚洲免费电影在线| 在线观看亚洲a| 欧美亚洲国产一区二区三区| 国产一区二区三区高清播放| 色哟哟在线观看一区二区三区| 国产黄人亚洲片| 久久99精品国产91久久来源 | 91精彩视频在线| 91久久精品网| 日韩三级高清在线| 国产精品污网站| 一区二区三区蜜桃| 国产精品一区在线观看你懂的| 99v久久综合狠狠综合久久| 欧美日韩国产综合久久| 久久综合色综合88| 亚洲精品久久久蜜桃| 另类小说视频一区二区| 99久久精品99国产精品| 欧美妇女性影城| 国产精品久久久久7777按摩| 91影院在线观看| 日韩欧美国产电影| 亚洲精品成人悠悠色影视| 极品少妇一区二区三区精品视频 | 欧美成人国产一区二区| 亚洲欧美日韩国产另类专区| 久久电影国产免费久久电影| 欧美午夜精品一区二区蜜桃| 国产欧美日本一区视频| 男人的j进女人的j一区| 在线观看国产精品网站| 日本一区二区免费在线| 蜜桃久久久久久久| 欧美日韩日本视频| 一区二区三区四区中文字幕| 99免费精品视频| 国产女同互慰高潮91漫画| 日本不卡在线视频| 欧美精品tushy高清| 亚洲天堂网中文字| 成人做爰69片免费看网站| 日韩美女在线视频| 午夜精品免费在线| 在线视频欧美精品| 亚洲欧美日韩国产中文在线| 岛国一区二区三区| 国产精品丝袜91| 国产成人精品影视| 久久伊人中文字幕| 精品无人码麻豆乱码1区2区| 欧美一区二区免费观在线| 亚洲电影一级黄| 在线不卡免费av| 肉丝袜脚交视频一区二区| 欧美图区在线视频| 亚洲精品成a人| 欧美午夜影院一区| 午夜精品视频一区| 欧美一区二区视频在线观看2022| 天堂成人免费av电影一区| 8v天堂国产在线一区二区| 午夜精品福利一区二区三区蜜桃| 欧美色图一区二区三区| 日韩av一二三| 久久九九影视网| 成人黄色电影在线 | 国产精品免费网站在线观看| 成av人片一区二区| 亚洲精品视频免费看| 欧美日韩国产系列| 精品伊人久久久久7777人| 欧美激情在线观看视频免费| 成人爽a毛片一区二区免费| 亚洲美女免费在线| 欧美一区二区三区四区在线观看 | 中文字幕在线免费不卡| 91视频国产观看| 日韩高清电影一区| 国产亚洲一二三区| 色综合久久精品| 免费在线观看视频一区| 久久精品亚洲精品国产欧美| 99久久婷婷国产综合精品| 亚洲图片欧美一区| 久久久不卡影院| 91精品1区2区| 国产一区福利在线| 亚洲永久精品大片| 国产女主播一区| 欧美日韩一区二区在线观看视频| 韩国av一区二区三区在线观看| 亚洲国产成人自拍| 67194成人在线观看| 成人一级片在线观看| 青青草成人在线观看| 国产精品久久久久三级| 欧美精品亚洲二区| 成人精品鲁一区一区二区| 无码av免费一区二区三区试看| 国产色产综合产在线视频| 欧洲一区在线观看| 成人18视频日本| 国内精品久久久久影院一蜜桃| 亚洲精品成人a在线观看| 国产日韩视频一区二区三区| 欧美一区二区啪啪| 欧美性生活大片视频| 成人网男人的天堂| 久久成人久久爱| 午夜精品福利久久久| 亚洲免费电影在线| 国产精品色哟哟网站| 精品人伦一区二区色婷婷| 欧美电影影音先锋| 91福利视频网站| 91毛片在线观看| 不卡视频一二三|