Au fil des itérations et des mises à niveau, les grands modèles de langage deviennent de plus en plus intelligents. Pour qu'ils comprennent réellement nos besoins, l'optimisation des instructions est essentielle. Les experts du laboratoire Tencent YouTu et de l'Université Jiao Tong de Shanghai ont publié un article détaillé de plusieurs milliers de mots sur l'évaluation et la sélection des ensembles de données d'optimisation des instructions, nous dévoilant ainsi les secrets de l'amélioration des performances des grands modèles.
L'objectif des grands modèles de langage est de maîtriser l'essence du traitement du langage naturel, et l'optimisation des instructions est une étape cruciale de leur apprentissage. Les experts analysent en profondeur comment évaluer et sélectionner les ensembles de données pour garantir d'excellentes performances des grands modèles dans diverses tâches.
Cet article, non seulement impressionnant par sa longueur, mais aussi par sa couverture de plus de 400 publications connexes, nous fournit un guide exhaustif sur trois dimensions : la qualité, la diversité et l'importance des données.
La qualité des données influence directement l'efficacité de l'optimisation des instructions. Les experts proposent plusieurs méthodes d'évaluation, notamment des indicateurs conçus manuellement, des indicateurs basés sur des modèles, le score automatique GPT et, élément indispensable, l'évaluation humaine.
L'évaluation de la diversité porte sur la richesse de l'ensemble de données, incluant la diversité du vocabulaire, de la sémantique et de la distribution globale des données. Grâce à des ensembles de données diversifiés, le modèle peut mieux se généraliser à divers contextes.
L'évaluation de l'importance consiste à sélectionner les échantillons les plus cruciaux pour l'entraînement du modèle. Cela permet non seulement d'améliorer l'efficacité de l'entraînement, mais aussi de garantir la stabilité et la précision du modèle face à des tâches complexes.
Bien que les recherches actuelles aient déjà porté leurs fruits, les experts soulignent les défis existants, tels que la faible corrélation entre la sélection des données et les performances du modèle, et l'absence de normes unifiées pour évaluer la qualité des instructions.
Pour l'avenir, les experts appellent à la création de benchmarks spécifiques pour évaluer les modèles d'optimisation des instructions, et à améliorer l'explicabilité des pipelines de sélection afin de s'adapter aux différentes tâches en aval.
Cette recherche du laboratoire Tencent YouTu et de l'Université Jiao Tong de Shanghai nous fournit non seulement une ressource précieuse, mais aussi une orientation pour le développement des grands modèles de langage. Avec les progrès technologiques constants, nous avons toutes les raisons de croire que les grands modèles de langage deviendront plus intelligents et serviront mieux l'humanité.
Adresse de l'article : https://arxiv.org/pdf/2408.02085
