“`html

Использование крупных языковых моделей для обучения ИИ

Крупные языковые модели (LLM) имеют важное значение в различных областях, таких как чат-боты, создание контента и анализ данных, благодаря их способности эффективно обрабатывать огромные объемы текстовых данных.

Проблема синтетических данных в разработке ИИ

Одной из значительных проблем в разработке ИИ является обеспечение разнообразия и высокого качества синтетических данных, необходимых для эффективного функционирования и улучшения этих моделей.

Решение: AgentInstruct

Исследователи из Microsoft Research представили новую систему под названием AgentInstruct, которая автоматизирует создание разнообразных и высококачественных синтетических данных, используя исходные данные, такие как текстовые документы и файлы с кодом, в качестве отправной точки.

Преимущества AgentInstruct

AgentInstruct значительно сокращает необходимость вручной курирования, оптимизируя процесс генерации данных и улучшая общее качество и разнообразие обучающих данных.

Эффективность AgentInstruct

Эффективность AgentInstruct продемонстрирована созданием синтетического набора данных после обучения объемом 25 миллионов пар для обучения различных навыков языковых моделей. Этот набор данных использовался для обучения модели под названием Orca-3 на базе модели Mistral-7b, что привело к значительным улучшениям по нескольким показателям.

Заключение

AgentInstruct представляет собой прорыв в создании синтетических данных для обучения ИИ, что приводит к значительным улучшениям в производительности и надежности крупных языковых моделей.

“`