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Optimización de los LLM desde la perspectiva de los conjuntos de datos

Este recurso ha sido publicado por Lightning AI

Este documento explora cómo la optimización de los conjuntos de datos puede mejorar significativamente el rendimiento de los grandes modelos lingüísticos (LLM). Se centra en el ajuste de instrucciones, un proceso que mejora modelos como ChatGPT y Llama entrenándolos con conjuntos de datos curados de alta calidad en lugar de alterar las arquitecturas de los modelos o los algoritmos de entrenamiento. La guía cubre estrategias clave como el uso de datos generados por humanos y por LLM, junto con métodos emergentes como Self-Instruct y la retrotraducción. Se proporcionan pasos prácticos para la preparación de conjuntos de datos, incluyendo ideas del NeurIPS LLM Efficiency Challenge, para ayudar a maximizar la eficiencia y el impacto de los LLM.

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Categorías relacionadas Inteligencia artificial, Aprendizaje profundo, Ética de la IA, Plataformas de IA, Aplicaciones de IA, Generación de texto, Aprendizaje no supervisado, Aprendizaje por refuerzo, Algoritmos ML, Preprocesamiento de datos, Formación de modelos, Evaluación de modelos, Gestión de la educación

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