石家莊網(wǎng)站建設(shè)多少錢僅需500元（microsoft wave）micro waves，
劃重點(diǎn):1. WaveCoder模型通過廣泛而多才的增強(qiáng)指令調(diào)優(yōu)，在不同的代碼相關(guān)任務(wù)上表現(xiàn)出色2. 引入CodeOcean數(shù)據(jù)集，包含4個(gè)通用代碼相關(guān)任務(wù)的20，000個(gè)指令實(shí)例，旨在增強(qiáng)指令調(diào)優(yōu)的效果并提高模型的泛化能力。
3. 提出了基于LLM的生成器-鑒別器數(shù)據(jù)處理框架，通過對(duì)開源代碼的分類生成多樣、高質(zhì)量的指令數(shù)據(jù)站長(zhǎng)之家（ChinaZ.com）1月2日 消息:近期的研究表明，通過在高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，生成的模型可以在廣泛的任務(wù)上展現(xiàn)出色的能力。
然而，現(xiàn)有的指令數(shù)據(jù)生成方法通常會(huì)產(chǎn)生重復(fù)數(shù)據(jù)，并且在數(shù)據(jù)質(zhì)量上不夠可控微軟研究人員最新研究通過將指令數(shù)據(jù)分類為4個(gè)與代碼相關(guān)的任務(wù)，并提出了基于LLM的生成器-鑒別器數(shù)據(jù)處理框架，從開源代碼中生成多樣、高質(zhì)量的指令數(shù)據(jù)，從而擴(kuò)展了指令調(diào)優(yōu)的泛化能力。
為了驗(yàn)證這一方法，研究人員引入了CodeOcean數(shù)據(jù)集，其中包含20，000個(gè)指令實(shí)例，涵蓋了4個(gè)通用的代碼相關(guān)任務(wù)，旨在增強(qiáng)指令調(diào)優(yōu)的效果并提高模型的泛化能力隨后，研究人員提出了WaveCoder模型，這是一個(gè)經(jīng)過廣泛而多才的指令調(diào)優(yōu)的Code LLM，專為增強(qiáng)指令調(diào)優(yōu)而設(shè)計(jì)。
實(shí)驗(yàn)證明，WaveCoder模型在相同微調(diào)規(guī)模下在不同的代碼相關(guān)任務(wù)上優(yōu)于其他開源模型，并在以往的代碼生成任務(wù)中表現(xiàn)出高效性
為了更好地生成指令數(shù)據(jù)并控制數(shù)據(jù)質(zhì)量，研究中提出了基于LLM的生成器-鑒別器框架該框架通過對(duì)開源代碼進(jìn)行分類生成更具多樣性和高質(zhì)量的指令數(shù)據(jù)在訓(xùn)練過程中，通過生成和鑒別，該方法使數(shù)據(jù)生成過程更具定制性和可控性。
文章詳細(xì)介紹了從收集原始代碼到生成指令數(shù)據(jù)再到訓(xùn)練模型的整個(gè)流程，強(qiáng)調(diào)了提出的方法在提高代碼LLM性能方面的重要貢獻(xiàn)該研究引入了多任務(wù)指令數(shù)據(jù)方法、CodeOcean 和 WaveCoder 模型來增強(qiáng) Code LLM 的泛化能力。
所提出的 LLM 生成器-鑒別器框架被證明可以有效生成真實(shí)的、多樣化的指令數(shù)據(jù)，有助于提高各種代碼相關(guān)任務(wù)的性能未來的工作可能會(huì)探索不同任務(wù)和更大數(shù)據(jù)集之間的相互作用，以進(jìn)一步增強(qiáng)單任務(wù)性能和泛化能力論文網(wǎng)址：https://arxiv.org/pdf/2312.14187.pdf
（舉報(bào)）