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一万条指令,其实只有一件事

把杂乱的数据流整理成统一训练集

指令集容易做大,难做杂。生成变体轻而易举,而同一个任务的变体,仍然是同一个任务。

一万条都在要求「总结一下」的指令,教出来的是摘要能力、自信,以及写模板那个人的语气。

多样性是有轴的

  • 操作:转换、抽取、判断、解释、拒绝
  • 输入形态:短文本、长文档、表格、代码、对话
  • 约束:长度、格式、受众、什么不能说
  • 难度:一步、多步、信息缺失

数这张网格里每一格有多少行。总数看起来很大的集合,大多数格子是空的。

模板家族是看得出来的

生成的指令有共同的句首、标点习惯,以及偏爱的那三个动词。在它们上面训练的模型,学会的是认出模板再作答。

随机抽二十行念出来,你会听见那个模板。

模板没问题,前提是标出来

合成的广度对格式服从有用,对判断力无用。留一个字段说明哪些行是生成的、来自哪个家族,然后控制配比。

量这个集合能教什么

整族留出一个任务。如果训完模型还是不会,那这个集合教了其它族、没教这一族——这是对大多数指令语料最诚实的描述。

这些集合由 Zovda 通过 Datuva 生产,任务族和输入形态是独立字段。语料总目录展示了同一张网格如何用在不同模态上。

告诉我们你需要覆盖哪些行为,我们会在 1 个工作日内回复。

说说模型到现在还不会什么

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把能直接进训练的语料交到你手上

告诉我们你在训练什么、关注哪些模态,我们在 1 个工作日内回复。

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