Textbooks Are All You Need

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本文介绍了一个名为phi-1的代码语言模型,它在小规模和有限数据下,通过使用教科书质量的数据训练,达到了在HumanEval和MBPP等编码基准上的高准确率。尽管存在对风格变化和错误的鲁棒性较弱等局限性,但表明高质量数据对于提升模型性能至关重要。

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本文是LLM系列文章,针对《Textbooks Are All You Need》的翻译。

摘要

我们介绍了phi-1,这是一种新的大型代码语言模型,其大小明显小于竞争模型:phi-1是一种基于Transformer的模型,具有1.3B参数,在8个A100上训练了4天,使用了来自网络的“教科书质量”数据(6Btoken)和GPT-3.5(1Btoken)的综合生成教科书和练习。尽管规模很小,但phi-1pass@1HumanEval和MBPP的准确率分别为50.6%和55.5%。与phi-1-base(我们在编码练习数据集上微调阶段之前的模型)和phi-1-small(一个较小的模型,使用与phi-1相同的管道训练350M个参数,在HumanEval上仍达到45%)相比,它还显示出令人惊讶的涌现特性。

1 引言

2 训练细节和高质量数据的重要性

3 对CodeExercise进行微调后的模型能力峰值

4 LLM评分对非常规问题的评价

5 数据修剪用于公正的性能评估

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### 使用网络爬虫数据训练大模型的方法 对于利用网络爬虫获取的数据来训练大型机器学习模型而言,数据的质量控制至关重要。在收集到大量网页内容之后,应当实施一系列措施以优化这些原始资料,使之更适合于后续的学习过程[^1]。 #### 数据清洗与预处理 - **去除噪声**:通过正则表达式或其他技术手段清理HTML标签、JavaScript脚本等非文本成分; - **重复项消除**:采用哈希算法或者基于语义相似性的检测机制识别并移除冗余条目; - **标准化转换**:统一编码格式(如UTF-8),调整大小写敏感度等问题; #### 文档分类与筛选 为了提高信息密度,应该依据特定领域的需求对文档集合进行细分,并优先选用那些富含专业知识的文章作为输入源。例如,“Textbooks are all you need.”的研究表明,高质量的小型数据集能够带来意想不到的效果。 #### 增强表示法构建 考虑到自然语言理解任务的特点,可以考虑引入额外特征向量来辅助表征每个样本单元。这包括但不限于词频统计(TF-IDF)、句法依存关系解析树结构化描述等高级属性提取方式。 针对上述经过严格挑选后的优质素材库,则推荐使用如下几种主流架构来进行建模: - **Transformer-based Models**: 这类框架以其卓越的表现力成为当前最流行的选择之一。它们擅长捕捉长距离依赖模式,并且易于扩展至更大规模的任务场景中。 - **BERT及其变体**: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种双向编码器表示形式,它允许模型不仅关注前序单词的影响,还能同时感知后继词语带来的上下文关联线索。这种特性使得其特别适用于涉及复杂逻辑推理的情境下。 - **InternLM**: 此外还有像InternLM这样的多语言版本,支持渐进式的功能强化策略——即按照难易程度分批次加入不同类型的知识片段完成迭代更新流程,从而逐步积累起更为全面的理解能力。 ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') inputs = tokenizer("Hello world", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) last_hidden_states = outputs.last_hidden_state ```
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