1. Обучение с учетом трудностей имеет решающее значение: стандартное RL помогает справиться с трудными проблемами. Наша насыщенная учебная программа (этап 2) необходима для расширения возможностей модели. 2. Расширение энтропии необходимо: пропуск этапа 1 (расширение энтропии) и обучение только на сложных случаях вредит обобщению показателей, находящихся вне распределения. Оба этапа необходимы. 3. Крупные развертывания для сложных проблем. Для решения сложных случаев необходим большой бюджет на развертывание (например, 64+). 4. Масштабирование. Стратегия DRIVE демонстрирует сильные положительные тенденции масштабирования при применении к крупномасштабной внутренней модели Министерства образования. Этот репозиторий содержит две отдельные лицензии для разных моделей: обратитесь к соответствующему файлу лицензии для используемой вами модели.
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: tencent
Теги: qwen2, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 12 | Загрузок: 64
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
