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基座零件编程程序新上映_基座零件编程程序是什么(2024年11月抢先看)

内容来源：零配件导航所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

基座零件编程程序

大模型微调：如何优化数据配比提升效果？ 𐟓š 论文背景：大模型是无监督的多任务学习器，具备强大的泛化能力，能够同时处理多种任务，如算术、编程和通用问答。为了实现大模型的通用性，预训练和后训练阶段都会使用大量的复合数据。 𐟔 动机：复合数据的构成比例和规模如何影响大模型的最终泛化能力和指令遵从能力？是否存在更佳的数据配比策略来提升大模型的效果？ 𐟒ᠦ€路：作者提出了一种新的数据配比策略——双阶段混合微调（DMT），该策略结合了多任务学习和序列学习，并进行了一些优化。在第一阶段，使用数学和代码两个垂直领域的数据混合微调基座模型，得到模型A；在第二阶段，使用部分数学、代码数据，并叠加全量的通用问答数据混合微调模型A，得到模型B；模型B即为最终的对话模型。 𐟓Š 实践结论：数据规模的影响：在数学推理和代码编写任务上，扩大训练数据量可以明显提高模型效果；但在通用问答任务上，当训练数据量达到某个阈值后，再增加数据量对提升效果的作用不明显。单一数据源 vs 混合数据源：当数据总量较小时，混合数据源在数学推理、代码编写和通用问答三个任务上的效果优于单一数据源；而当数据总量较大时，单一数据源的效果更佳。数据配比的影响：只有当异源数据在格式和内容上差异非常大时，数据配比几乎不产生负面影响，否则会降低两个任务上的效果。数据配比策略：DMT的效果优于目前其他方案。通过这些实验结果，我们可以看到数据配比策略对于提升大模型的泛化能力和指令遵从能力至关重要。

Google IO23：AI新品秀 Google IO 2023 会议上，我们见证了一系列令人兴奋的新产品和服务，它们展示了AI技术在各个领域的应用潜力。以下是对这些创新的总结： Pixel 7a：这款新款手机搭载了Tensor G2芯片，配备了8GB RAM，并拥有升级后的相机系统，售价为499美元。 Pixel Tablet：11英寸的高分辨率显示屏，内置四个扬声器，搭载Tensor G2芯片，具备出色的电池寿命和先进的人工智能功能。此外，还提供了首个充电扬声器基座，售价同样为499美元。 Pixel Fold：这款可折叠手机将Tensor G2芯片与AI创新相结合，虽然售价尚未公布，但无疑将为用户带来全新的体验。 Help Me Write：Gmail中的AI辅助写作功能，帮助用户更高效地编写邮件。 Maps中的Immersive View for Routes：全新的路线展示方式，预计将在今年底在15个城市推出，为用户提供更丰富的导航体验。 Magic Editor：Google Photos中的图片编辑功能，让用户可以更轻松地编辑照片。 Bard：支持20多种编程语言的代码生成器，现已向全球180多个国家和地区的用户开放。 Workspace：实时协作功能，将AI整合到Google Docs和Sheets中，提升工作效率。 RCS：一种现代化的信息技术标准，旨在取代旧的SMS和MMS技术，为用户提供更快的通信速度和更丰富的功能。 Magic Compose：增强表情符号的功能，让用户可以更有趣地表达情感。 Cinematic和Emoji Wallpaper：将普通照片转换为3D壁纸和表情符号壁纸，为用户的设备带来个性化的外观。 Google IO 2023 强调了AI在多个领域的应用，帮助人们在关键时刻更好地实现目标。这些创新产品和功能将不断完善和扩展，以满足用户的需求。

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