სულ 1 სტატია · გვერდი 1 / 1
სტატია განიხილავს დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) წვრთნისთვის ძვირადღირებული ადამიანური ანოტაციებიდან სინთეზურ მონაცემთა ნაკრებებზე გადასვლას. მიუხედავად იმისა, რომ Microsoft-ის Phi მოდელებმა სინთეზური მონაცემების გამოყენებით შესანიშნავი შედეგები აჩვენეს, მათი შექმნის დეტალები გაუმჟღავნებელი დარჩა. ამ ხარვეზის აღმოსაფხვრელად, წარმოდგენილია კოსმოპედია – უმსხვილესი ღია სინთეზური მონაცემთა ნაკრები (30 მილიონზე მეტი ფაილი, 25 მილიარდი „ტოკენი“), რომელიც გენერირებულია Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-ის მიერ
