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　　考嘗嘗題：中學(xué)和大學(xué)入學(xué)測驗、研究生入學(xué)測驗、邏輯推理測試、中國保守文化。

　　下圖 4 顯示了 CQIA 和其他 5 個基線B-Chat、Baichuan2-7B-Chat、ChatGLM2-6B、成果表白，取強基線比擬，CQIA-Subset 實現(xiàn)了更高的人類偏好，至多跨越 60% 的響應(yīng)優(yōu)于或取基線模子相當(dāng)。這不只歸因于 CQIA 可以或許對人類問題或指令生成高質(zhì)量的響應(yīng)，還歸因于其響應(yīng)更合適現(xiàn)實世界的人類溝通模式，從而導(dǎo)致更高的人類偏好。

　　為了數(shù)據(jù)質(zhì)量以及多樣性，本文從中國互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)的優(yōu)良網(wǎng)坐和數(shù)據(jù)資本中手動選擇了數(shù)據(jù)源。這些來歷包羅社區(qū)問答論壇、、內(nèi)容創(chuàng)做平臺、考嘗嘗題等。此外，以豐碩使命的多樣性。具體來說，本文將數(shù)據(jù)源分為四品種型：社交和論壇、世界學(xué)問、NLP 使命和考嘗嘗題。

　　該研究正在分歧數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集上對 Yi 系列模子（Young et al。， 2024）和 Qwen-72B（Bai et al。， 2023）模子進行了微調(diào)，以闡發(fā)數(shù)據(jù)源對模子跨范疇學(xué)問能力的影響，并利用 Belle-Eval 上基于模子（即 GPT-4）的從動評估來評估每個模子正在各類使命上的機能。

　　百度「弱智吧」是個奇異的處所，正在這里人人都說本人是弱智，但大多伶俐得有點過了頭。比來幾年，弱智吧的年度總結(jié)文章都能夠隨手喜提百度貼吧熱度第一名。所謂總結(jié)，其實就是給昔時吧里的弱智講話排個名。

　　提出了一個高質(zhì)量的中文指令調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)集，特地用于取人類交互連結(jié)分歧，并通過嚴(yán)酷的過濾法式實現(xiàn)？。

　　表 1 為數(shù)據(jù)集來歷統(tǒng)計。研究者從中國互聯(lián)網(wǎng)和社區(qū)的 22 個來歷總共收集了 48，375 個實例，涵蓋從常識、STEM 到人文等范疇。

　　切磋了各類數(shù)據(jù)源（包羅社交、百科全書和保守 NLP 使命）對模子機能的影響。為從中國互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)選擇鍛煉數(shù)據(jù)供給了主要看法！

　　表 2、表 3 別離顯示了基于 Yi-6B、Yi-34B 正在分歧數(shù)據(jù)集長進行微調(diào)獲得的分歧模子的機能。模子正在思維風(fēng)暴、生成和總結(jié)等生成使命中表示超卓，正在數(shù)學(xué)和編碼方面表示欠安。

　　各類高質(zhì)量的段子正在這里傳入傳出，吸引了無數(shù)人的圍不雅和轉(zhuǎn)載，這個貼吧的關(guān)心量現(xiàn)在已接近 300 萬。你收集上看到的最新風(fēng)行詞匯，說不定就是弱智吧老哥的杰做。越來越多的弱智文學(xué)也有了奇異的氣概，有心靈雞湯，有現(xiàn)代詩，以至有一些呈現(xiàn)了哲學(xué)意義。

　　各類基準(zhǔn)測試和人工評估，正在 CQIA 數(shù)據(jù)集上微調(diào)的模子表示出杰出的機能，從而使 CQIA 成為中國 NLP 社區(qū)的貴重資本。

　　研究者暗示，他們旨正在為社區(qū)成立一個多樣化、普遍的指令調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)集，以更好地使模子行為取人類交互連結(jié)分歧。

　　為了闡發(fā) COIG-CQIA 數(shù)據(jù)集的多樣性，本文遵照先前的工做，利用 Hanlp 東西來解析指令。

　　激發(fā) AI 的大模子由于缺乏數(shù)據(jù)，終究盯上了弱智吧里無限無盡的「數(shù)據(jù)集」。有人把這些內(nèi)容拿出來鍛煉了 AI，認(rèn)實評測對比一番，還別說，結(jié)果極好。

　　社交和論壇：包羅知乎、SegmentFault 、豆瓣、小紅書、弱智吧。

　　該研究還正在 SafetyBench 上評估了模子的平安性，成果如下表 4 所示？。

　　比來，大型言語模子（LLM）取得了嚴(yán)沉進展，出格是正在英語方面。然而，LLM 正在中文指令調(diào)優(yōu)方面仍然存正在較著差距?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)集要么以英語為核心，要么不適合取現(xiàn)實世界的中國用戶交互模式連結(jié)分歧。

　　世界學(xué)問：百科全書、四個特定范疇的數(shù)據(jù)（醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟辦理、電子學(xué)和農(nóng)業(yè)）。

　　為了填補這一差距，一項由 10 家機構(gòu)結(jié)合發(fā)布的研究提出了 COIG-CQIA（全稱 Chinese Open Instruction Generalist - Quality Is All You Need），這是一個高質(zhì)量的中文指令調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)來歷包羅問答社區(qū)、、測驗標(biāo)題問題和現(xiàn)有的 NLP 數(shù)據(jù)集，而且顛末嚴(yán)酷過濾和處置。該研究正在 CQIA 的分歧子集上鍛煉了分歧標(biāo)準(zhǔn)的模子，并進行了深切的評估和闡發(fā)。本文發(fā)覺，正在 CQIA 子集上鍛煉的模子正在人類評估以及學(xué)問和平安基準(zhǔn)方面取得了具有合作力的成果。