nuntium

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

• Collata per Tencent Youtu Lab
  Qubits |

Rapido progressione magnarum exemplorum, instructio incedit munus quoddam in meliori exemplari perficiendi et generali facultate.

Nihilominus, aestimatio et electio methodi ad instruendum notationes incedit, nondum unum systema formaverunt, et recensio comprehensiva et altissima deest.

Ad hanc hiatum implendam, Tencent Youtu Lab emisit integram recensionem ut exponeret.

Plus quam trecenta documenta habet verba supra 10,000 longa et implicat.

Studium hoc comprehendit notitias taxationes et methodos selectas in tribus principalibus aspectibus: qualitatem, diversitatem et momentum, quarum singulae singillatim declarantur et elaborantur.

Eodem tempore auctor etiam attendit ad recentissimas progressus ac propensiones in hoc campo, inter nonnullas technologias et methodos emergentes, ut exempla linguarum potentissimarum utens ut GPT pro notitia scoring, Coreset sampling in duobus iacu optimiizationis, etc. .

Comprehensive iudicium incedit notitia indagare disciplinam

Finis evolutionis LLMs est facultatem generalem recludendi ad operas processus linguae naturalis (NLP), in quibus instructio incedit munus magni ponderis, et notitia qualitas pendet effectui instructionis tuning.

Auctores investigationem altiorem notitiarum aestimationem ac methodos selectiores pro variis instruc- tionibus inducit, eas enucleando ac elaborando tribus aspectibus: qualitatem, diversitatem et momentum.

Quality taxationem et electionem

"Qualitas" maxime spectat ad perfectionem, accurationem et ratiocinationem mandati responsionis data puncta.

In qualitatem notitiarum statutorum, auctor maxime quatuor modos tentationis summat;

• Primum est indicibus manually designare, ut vocabularium, syntaxum, semanticam similitudinem, etc. ad qualitatem datam aestimandam. Utilitas est, quod index calculus clarus est, sed paria instructionis responsionis inconveniens deprehendere non potest.
• Secundum est utendum exemplaribus indicibus fundatum. Haec methodus adhibet exemplar trabibile (ut perplexitatem, multi-dimensionalem scoring evaluator, etc.), cum technologia hybrida coniuncta cum indicibus multarum disciplinarum vei indicibus (ut dubitatio, praemium score. , etc.).
• Tertius modus est rectae GPT tradere et OpenAI APIs vocare ut notitias institutiones automatice instruendas inveniat. Haec methodus cum hominibus optionibus valde varius est nam qualitas mensurae efficientiam sumptus emendare potest.
• Demum est aestimatio manualis. Haec methodus necessaria est cum alignment praeferentiae fabricandae notitias ponit et altas qualitates notitias ad exemplar institutionis praebere potest. Sed quaestio est de pter inconstantiam ut GPT scoring.

"Diversity taxationem et electionem"

Varietas hic pertinet ad diversitatem singularem (sicut vocabularium et ubertatem semanticam) et altiorem diversitatem (sicut data distributio) instructionis notitiae statutae.

Auctor etiam quadrupliciter epilogat ad probandum diversitatem notitiarum, ponit.

• Indicatores manually designati: inter diversitatem lexicam (qualis est ratio Type-acceptio, vocd-D, MTLD, HD-D, etc.) et diversitas semantica (ut distantiam computandi per k-NN graph, variantiam computandi utendi BERT embedding, etc. ) genus indicatorum etc.
• Exemplar metrice innititur: Censeo diversitatem per methodos entropy relatos (ut vanilla entropia, Rényi entropy, Index Simpson, Vendi Score, etc.), Task2Vec embeddings, diversitas pittacii aperta, etc.
• Coreset sampling fundatum in notis geometricis: eligite summa informativum et diversum subset per k-centrum avarum, grex et alios modos ad totam informationem statutam repraesentandam, ita ut institutio exemplaris faciendi in subset prope sit ad exercitium exercitationis in integrae notitiae copiae , technologiae racemosae munus in explicanda notitiarum structurarum agit.
• Coreset sampling fundatum in Bi-gradu: tracta Coreset sampling sicut problema optimization bi-gradus, eligendo copia per optimizing duras personas vel pondera mollis, quae pertinent ad parametri parametri optimam internam exemplar et ansam externam notitiae lectionis by Validation paro, gradiente adaptio et optimizatione technicis, etc. ad meliorem vim et efficientiam.

Importance taxationem et electionem

Momentum significat necessitatem exemplorum ad exemplar disciplinae, quae ad exemplar munus refertur et ad effectum etiam refertur. Facilia exemplaria adiectis tuning requirere non possunt, dura exemplaria critica ad formandam institutionem sunt.

Plures sunt praecipuae indices et methodi ad perpendendum momentum;

• Manu designata metrica: Assess textum difficultatem per readability metricam (ut grammatica, vocabularium, consequentia clientelas, etc.), selecta exempla provocantia ad exemplar robustum aestimandum et discriminativa NLP benchmarks construunt.
• Indicatores exemplar-substructi: incluso incertae (ut promptae dubitationis), merces pereuntis (praemium utens exemplar ad iudicandum necessitatem exemplorum ad mores exemplorum) et exempla data (ut ictum notitiarum puncta praenuntians in exemplar morum per exemplar Data; DSIR secundum distributionem Similitudinem aestimationis momenti score, MATES continua lectio efficacissimae subset, Xie et al.
• Coreset sampling fundatum in Loss et Error: Aestimare momentum in commemorandis erroribus exemplorum in disciplina (ut obliti score, memorabilium, influentiae, etc.), exempla selecta quae multum ad damnum vel ad operas pauperum conferunt, quaedam studia iterativa approximatione utuntur. et parva agentium Exemplar calculum marginalium effectuum accelerat.
• Gradiente-substructio Coreset sampling: utitur characteribus graduum ad exemplar linguae optimization immediatae afficit, per adaptationem gradientem delectum (ut accedens gradus totius notitiae statuti) et influentiae gradientis fundatae (ut metiuntur ictum exemplorum in parametris exemplaribus. per multiplicationem superiorem-gravis gradientem) Datae, nonnullae artes (qualis est similitudo gradientis humilitatis inquisitionis, approximationis specimen movens, etc.) adhibentur ad calculas accelerandas et efficientiam meliorem, dum accuratio et efficacitas approximationis consideranda est.

Existens challenges et futurum directiones

Auctores distantiam invenerunt inter efficaciam notitiae lectionis et nuntiatae exemplaris in benchmarks, ob rationes inclusarum pauperum relatio inter damnum aestimationem et probationem perficiendi, probationis contaminationem, etc.

In posterum, propriae benchmarks notae aedificandae sunt ut exempla praebeant instructionem et puncta data delectis, et ut eligantur notitiae lectionis et exemplar aestimationis, ut ictum notitiae contagione excludat.

Nulla in re unum vexillum est ad instructiones "bonum" et "malas" distinguendas. Existens methodus qualitatis mensurae specificae et interpretabilitas carentes sunt necessitates.

Prout data copia dilatatur, optimae lectionis proportio determinans difficilis fit propter crebras strepitus, overfitting, et exitus immemores. Commendatur optimam electionem rationem determinare per consilia mensurae qualitatem, diversitatem efferens, et similitudinem praeinstructionis notitiae considerans. Optimal electionis rationes et optimized scalae pipelines pro notitia aestimationis et lectionis.

Praeter notitias ponit, magnitudo exemplorum magnarum ipsarum etiam augetur, notitiae aestimationis et lectionis minus sumptuosas efficiens, evolutionem evolutionis vicariorum efficientium requirens dum recogitans machinas traditionales artes discendi, sicut optimae artes et rationes reductionis modos.

Protocollum paginae:
https://github.com/yuleiqin/fantastic-data-engineering
Charta inscriptio:
https://arxiv.org/abs/2408.02085