Grandes modelos de linguagem (LLMS) lidam com desafios importantes na criação de seus métodos pós-treinamento, especialmente na estimativa da direção positiva (SFT) e dos métodos de aprendizado (RL). Enquanto o SFT usa a leitura direta de instrução – métodos prontos, como métodos RLHF, a melhor distribuição dos recursos limitados entre essas áreas permanecendo pouco claras. Estudos recentes mostraram que os modelos podem alcançar empregos integrados e habilidades de pensamento avançado sem SFT abrangente, cronologets consecutivos. Além disso, os grandes custos de cobrança e provar o especialismo de custos pessoais quando comparados ao custo do computador cria a operação de vários métodos de treinamento sob diferentes orçamentos sob o orçamento de aplicativos de dados sob o orçamento de dados sob o orçamento de dados.
A pesquisa existente examina várias compensações em idiomas corretivos da língua sob um orçamento limitado, incluindo a comparação entre fornecer modelo e modelo. A pesquisa vem examinando os custos e os custos da SFT e RLS no custo do custo e na consideração de custos econômicos na produção de produção humana e de desempenho. Embora pesquisas adicionais mostrem os resultados dos dados de RL mais populares, como o DOPO e o PPO, algumas lições focadas na relação entre SFT e RL sobre as relações, confiabilidade e alinhamento da SFT. No entanto, essas lições não deixaram de lidar com a alocação de serviços seniores entre a SFT e a RLS sob os problemas de dados sólidos.
Os pesquisadores do Instituto de Tecnologia da Geórgia propuseram estudar a avaliação do estudo dos orçamentos de alto orçamento entre a SFT e os Elms de Departamento de Terreno (PFT). Os estudos investigam esse relacionamento para quatro empregos diferentes, muitos tamanhos de modelo e vários custos de dados. Está discutindo o problema “mais frio” em atividades matemáticas, quando a SFT leva a menos renda devido à distribuição de turnos quando o DPO é usado diretamente em um modelo básico. A aquisição sugere que, embora o orçamento de capital tenha se beneficiado com a compilação de ambos os métodos, informar a pequena parte do orçamento suave pode ser fortemente melhorada trabalhando no trabalho analítico.
Este estudo avalia o custo do custo e a alocação de altos recursos entre a SFT e a PFT no treinamento de dez bilhões. A metodologia de pesquisa mede o orçamento de dados usando exemplos de treinamento ou gasto, considerando o custo igual dos funcionários nos métodos e a disponibilidade de treinamento em andamento. O conjunto de dados de pré-visualização de dados de tarefas para manter o foco do desenvolvimento relacionado ao trabalho, os densetes convertendo flutuações comuns na PFT, como o Ultrafeedback e as preferências de chatbot. Essa abordagem controlada permite medidas precisas de desenvolvimento de desempenho causadas pela avaliação de dados pretendida.
Resultados revelam que a alocação orçamentária completa do treinamento Usando exemplos de 5k com 25% da SFT que alocou o desemprego, como resumo, útil e estatísticas escolares, são como 20K exemplos a 75% da SFT de alocação. Estudos indicam que as SFTs são claras em condições de dados baixos, enquanto o grande orçamento dos dados se beneficia das medidas de seleção mais altas. Além disso, a redução direta nos modelos de base mostra sucesso limitado em atividades matemáticas e é atribuído e até uma pequena parte do modelo de referência de aprimoramento.
Em conclusão, o artigo fornece informações importantes sobre o desempenho bem eficiente do LLM. Este estudo mostra que o “problema de partida fria” é um problema importante de startup “que você entra diretamente na PFT nos modelos básicos, pode ser reduzido com sucesso em 10% do orçamento. No entanto, a pesquisa reconhece uma estimativa, incluindo métodos on -line não infectados, como a implementação de uso de DPO e KTO, bem como dados potenciais de geração de dados e geração de dados de avaliação. Além disso, o tamanho do modelo é limitado a 10 bilhões de parâmetros pode ser uma fonte de computação muito grande para incluir milhares de decisões com modelos grandes, como parâmetros de 70b.
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🚨 Pesquisa recomendada recomendada para nexo
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.
