本文是LLM系列文章,针对《EasyInstruct:An Easy-to-use Instruction Processing Framework for Large Language Models》的翻译。
摘要
近年来,指令调优越来越受到关注,并成为增强大型语言模型(LLM)能力的关键技术。为了构建高质量的指令数据集,人们提出了许多指令处理方法,旨在实现数据量和数据质量之间的微妙平衡。然而,由于各种指令处理方法之间的不一致性,社区没有标准的开源指令处理实施框架,这阻碍了从业者的进一步发展和进步。为了促进指令处理的研究和开发,我们提出了一个易于使用的LLM指令处理框架,该框架将指令生成、选择和提示模块化,同时考虑它们的组合和交互。EasyInstruction公开发布并积极维护https://github.com/zjunlp/EasyInstruct,以及用于快速启动的运行演示App,呼吁以指令数据为中心进行更广泛的研究。
1 引言
2 背景
3 设计和实现
4 评估
5 结论和未来工作
我们介绍了EasyIntruct,一个易于使用的LLM指令处理框架。EasyInstruction可以将聊天数据、语料库、KGs和LLM作为一种自动指令生成工具,降低手动数据注释的成本。此外,

本文介绍了一种名为EasyInstruct的大型语言模型(LLM)指令处理框架,旨在解决指令处理方法不一致的问题,促进指令处理的研究。EasyInstruct包括指令生成、选择和提示模块,降低手动数据注释成本,优化指令数据质量,提供自动指令生成和多样化的指令选择工具。该框架开源并持续更新,有望推动LLM的指令调优工作。
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