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訓練小模型進行逐步推導，Orca-2-7B/13B
閱讀時間約 13 分鐘
微軟爸爸的員工發論文教大家如何訓練與評估model，有完整的訓練思路與評估方法，雖然本篇沒有任何獨特的Fine-tune的手法，比較不接地氣，但是仍然可以當成一個好的參考範例，可以從中學到許多評估模型的角度與關鍵指標，改天會進行總結整理。
論文主要成果:
借助逐步推導資料集，Orca-2 7B/13B能夠取得超越70B模型的成果，如下圖所示，能取得這種好成果，歸因於幾個因素的整體考量。
- 小模型直接回答錯誤率高，經由逐步推導資料集的建立，正確率會明顯改善不少
- 某些問題類型，小模型直接回答錯誤率低，inference無須特別標注嚴謹逐步推導
- 某些問題類型，小模型直接回答錯誤率高，inference須特別標注嚴謹逐步推導
- 某些問題類型，大&小模型直接回答錯誤率皆高，inference須特別標注嚴謹逐步推導
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帶你用上帝視角，針對市面上具有高度價值的影片/論文/書籍，用東方取象，與西方邏輯辯證的角度同時出發，跟著我一起來探討宇宙萬事萬物的本質，隨時隨地都可以來一場說走就走的思維旅行。作者在台積電 / 聯發科等科技產業有累計10年的資歷，近期對於人工智慧，東方易經，西方辯證邏輯，還有佛法向內求有深度興趣。
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前言
讀了許多理論，是時候實際動手做做看了，以下是我的模型訓練初體驗，有點糟就是了XD。
正文
def conv(filters, kernel_size, strides=1):
return Conv2D(filters,
kernel_size,
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下游任務是一個 Fine-Tuned 的 Transformer 任務，它從預先訓練的 Transformer 模型繼承模型和參數，故，下游任務是運行微調任務的預訓練模
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前期先針對整體流程模仿
可以快速理解一個主題如何拆解成不同的要素
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筆記-曲博談AI模型.群聯-24.05.05
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2.微調(
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