改进文本生成的创新模型及其在多任务中的性能评估
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3模型采用自我对弈偏好优化技术进行第三次迭代微调,具备强大的文本生成能力。模型通过IFEval、BBH、MATH、GPQA、MuSR等多个数据集进行多任务性能评估,其中IFEval (0-Shot)的严格准确率为68.28。该模型基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct,使用openbmb/UltraFeedback数据集训练,拥有8B参数,专注于英文文本生成,为语言模型的优化提供了全新视角和实用的性能测试结果。
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3是一个通过自我博弈偏好优化(Self-Play Preference Optimization, SPPO)技术开发的自然语言处理模型。这个模型是基于Meta-Llama-3-8B模型架构,并进行了三次迭代优化。此项目的主要目的是提升文本生成任务中的模型表现。
meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
。在不同的任务中,项目使用了多种数据集进行测试和验证,包括:
IFEval (0-Shot):这项测试在没有任何示例的情况下使用。
BBH (3-Shot):包含3个示例的测试集。
MATH Lvl 5 (4-Shot):包含4个示例的数学题测试集。
GPQA (0-shot):完全零示例的问答测试。
MuSR (0-shot):完全零示例的任务。
MMLU-PRO (5-shot):包含5个示例的测试。
项目在多种标准下进行了评估,如AlpacaEval和Open LLM Leaderboard的评估:
在训练过程中使用了如下超参数:
这些超参数设置确保了模型在大规模数据集中有效学习和优化,通过多次迭代提升表现。
``` @misc{wu2024self, title={Self-Play Preference Optimization for Language Model Alignment}, author={Wu, Yue and Sun, Zhiqing and Yuan, Huizhuo and Ji, Kaixuan and Yang, Yiming and Gu, Quanquan}, year={2024}, eprint={2405.00675}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG} } \
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