Grandes modelos de linguagem (LLMS) indicam melhorias incríveis nas habilidades para abordar atividades complicadas. Enquanto os modelos como O1 e o R1 profundo do Openseeek desenvolveram referências legais como concorrência, códigos de competição e GPQA, permanece limitações críticas no exame de seu pensamento autêntico. As informações atuais da consulta se concentram nas atividades de solução de problemas, mas não conseguem integrar sessões abertas. Além disso, esses conjuntos de dados sofrem de níveis de diversidade de medição e dificuldades, tornando -o desafiador e desenvolvendo LLMs para todos os níveis e níveis verdes diferentes.
Esforços anteriores para promover as habilidades de consulta do LLM para se concentrar em duas maneiras: geração de dados e treinamento inadequado. Na produção de produção de dados, os métodos de Star e Metamath de Metamath aumentam nas informações existentes sobre a nova procissão de reservas de cadeia de poeira. No entanto, eles dependem muito dos Dasets mais altos disponíveis. Ao se aproximar do OpenMathInsruct-2, Numiambath e Xwin-Math produz novos dados de exemplos de sementes, combate medindo domínios variados. Em resposta não autorizada, muitas maneiras são baseadas nos padrões finais de pessoas ou reservas externas, fazendo com que elas usem recursos e convocem as questões complexas de muitas etapas que exigem auditoria da saída do LLM.
Investigadores da Meta, a Universidade de Nova York propuseram obter informações naturais, detalhes completos de 2,8 milhões de perguntas são emitidos no Corprain. Esses dados são uma variedade de vários campos, incluindo estatísticas, física, ciência da computação e econômica e negócios. Ao contrário dos dados sintéticos, como Metamathqa e OpenMathinnStrect-2, o NaturalReaty representa o verdadeiro mundo real, com retronomínio, de fingir o corpão. Inclui separadamente perguntas certificadas e antecipadas, incluindo o teorema que prova, o que o torna um desenvolvimento valioso das habilidades de consultoria LLMS e atividades mais eficientes e realizando destilamentos de um modelo enfraquecido.
A natureza da natureza é exibida de duas maneiras para desenvolver habilidades de consulta. Primeiro, ele usa a destilação de informações e direciona uma faísca de uma tendência a medir uma medida sólida do que os conjuntos de dados existentes. Segundo, funciona como fonte de emissão de banco de dados de sementes para as sementes de sementes relacionadas ao plano de fundo. Ao dirigir consultas científicas com o GPQA, amostras de 250 conversas e retornos 1K perguntas produzidas a partir da evolução entre outras perguntas. Essas perguntas naquela época são oferecidas e integradas em 15K grupos. O projeto de teste usa zero tiro em todos os vários bancos, incluindo estatísticas, GPQA, GPUMOND e MMMLUPRU, usando o fantasma de um funcionamento fixo.
Os resultados dos testes indicam que, com 1,5 milhão de estagiários, os modelos de desempenho superior llama3.1-8b-late, enquanto o desempenho pessoal especial do Matt-2 em benchmarks Matt (atualizando de 50,83 para -59,25 em estatísticas), promove a eficiência em geral, trabalhando de mmlu-pro. Além disso, os conjuntos de dados, como o bixstruct, exibem reduzindo a diminuição, pelo desempenho da gravação de GPQA em 29,02% das amostras de 500 mil, mas diminui 2,8 milhões de amostras.
Em conclusão, os pesquisadores apresentaram a Naturalaraaling, um conjunto de dados que representa um importante desenvolvimento na construção de conjuntos de dados relacionados. A coleta de dados de 2,8 milhões de perguntas gastou muitos domínios, incluindo estatísticas, física, ciência da computação, ciências econômicas e sociais. Os resultados indicam que o uso do método natural de informação sobre o uso de informações leva a um desenvolvimento consistente na negociação de marcas melhores, à medida que aumenta no tamanho dos dados. Sua operação atinge para permitir a escolha uniforme dos LLMs para modelos de recompensa externa e técnicas de trabalho duro, marcando etapa para aprimorar as habilidades de consultoria do LLMS em vários domínios.
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SAJJAD ANSARI O último ano menor que as qualificações do IIT Kharagpur. Como entusiasmo de tecnologia, ele se estende a aplicativos práticos de IA que se concentram no entendimento do impacto tecnológico da IA e seus verdadeiros impactos no mundo. Com a intenção de especificar os conceitos de uma maneira complexa de AI clara e acessível.
