Ưu tiên có thể diễn giải thông qua Mô hình Phần thưởng Đa mục tiêu và Hỗn hợp Chuyên gia
•
1
Tien Dung
tiendung
AI & ML interests
None yet
Recent Activity
updated
a Space
9 days ago
Symato/tomtat
liked
a dataset
about 1 month ago
microsoft/orca-agentinstruct-1M-v1
updated
a collection
about 1 month ago
RAG
Articles
Organizations
Posts
1
Post
1181
ICML 2024 Tutorial: Physics of Language Models
https://www.youtube.com/watch?v=yBL7J0kgldU
Physics of Language Models: Part 3.1, Knowledge Storage and Extraction (2309.14316)
Series bài nói về việc hiểu cách LLM hoạt động. Rất thú vị, họ làm thí nghiệm kiểm soát 100% cách huấn luyện model và phát hiện rằng nếu pretrain không chứa dạng dữ liệu extraction (QA instruction, hoặc các dạng dữ liệu mà tác giả gọi là knowledge augmentation) thì mặc dù có qua instruct finetune thì LLM cũng không thể học skill knowledge extraction. => đặt lại câu hỏi liệu cách pretrain rồi mới SFT như hiện tại đã thực sự tốt chưa?
Họ đã thử vài trăm thí nghiệm với các loại kiến trúc mô hình, độ to nhỏ, ... và đều ra kết quả như nhau.
KNOWLEDGE AUGMENTATION (data augmentation)
Nếu bạn không mix instruct data với pre-train data (mix training) tốt nhất hãy áp dụng knowledge augmentation. Tức là cùng một câu đó nhưng diễn tả lại bằng nhiều cách khác nhau.
KNOWLEDGE MANIPULATION
ví dụ giả sử đã biết (đc huấn luyện) tiểu sử của A (bao gồm ngày tháng năm sinh) và hỏi A sinh tháng chẵn hay lẻ (50% cơ hội trả lời đúng). Nếu không sử dụng CoT (gợi nhớ lại kiến thức, xem A sinh tháng mấy) thì kết quả là model không làm được. => CoT (gợi nhớ kiến thức đã học) rất quan trọng với knowledge manipulation (phân loại, so sánh, xếp hạng ...)
https://www.youtube.com/watch?v=yBL7J0kgldU
Physics of Language Models: Part 3.1, Knowledge Storage and Extraction (2309.14316)
Series bài nói về việc hiểu cách LLM hoạt động. Rất thú vị, họ làm thí nghiệm kiểm soát 100% cách huấn luyện model và phát hiện rằng nếu pretrain không chứa dạng dữ liệu extraction (QA instruction, hoặc các dạng dữ liệu mà tác giả gọi là knowledge augmentation) thì mặc dù có qua instruct finetune thì LLM cũng không thể học skill knowledge extraction. => đặt lại câu hỏi liệu cách pretrain rồi mới SFT như hiện tại đã thực sự tốt chưa?
Họ đã thử vài trăm thí nghiệm với các loại kiến trúc mô hình, độ to nhỏ, ... và đều ra kết quả như nhau.
KNOWLEDGE AUGMENTATION (data augmentation)
Nếu bạn không mix instruct data với pre-train data (mix training) tốt nhất hãy áp dụng knowledge augmentation. Tức là cùng một câu đó nhưng diễn tả lại bằng nhiều cách khác nhau.
KNOWLEDGE MANIPULATION
ví dụ giả sử đã biết (đc huấn luyện) tiểu sử của A (bao gồm ngày tháng năm sinh) và hỏi A sinh tháng chẵn hay lẻ (50% cơ hội trả lời đúng). Nếu không sử dụng CoT (gợi nhớ lại kiến thức, xem A sinh tháng mấy) thì kết quả là model không làm được. => CoT (gợi nhớ kiến thức đã học) rất quan trọng với knowledge manipulation (phân loại, so sánh, xếp hạng ...)
Collections
3
models
16
tiendung/gemma-2-9b__extend_vocab
Updated
•
6
tiendung/gemma2reranking
Updated
•
4
tiendung/bge-reranking-m3_bf16
Updated
•
5
tiendung/bge-embedding-m3_bf16
Updated
•
8
tiendung/gemma2embedding
Updated
•
5
tiendung/gemma1reranking
Updated
•
4
tiendung/cc-vi_segdedup
Updated
•
1
tiendung/pygmalion-6b-20-percent-soda_2e_merged
Text Generation
•
Updated
•
12
•
1
tiendung/open_llama_3b-8k_visyll
Text Generation
•
Updated
•
18
tiendung/tiny_starcoder_py-vi06
Text Generation
•
Updated
•
11