LLM数学性能暴涨168%，微软14人团队力作！合成数据2.0秘诀曝光，智能体生成教学
最近，微软研究团队的一篇新论文引起了广泛关注。这篇论文介绍了一种名为"AgentInstruct"的新型框架，旨在通过生成大量高质量的合成数据来加速语言模型的发展。 论文中提到，合成数据在语言模型的训练过程中变得越来越重要，尤其是对于大型语言模型和小型语言模型来说。然而，尽管合成数据在许多应用中取得了成功&#x...
多模态LLM视觉推理能力堪忧，浙大领衔用GPT-4合成数据构建多模态基准
随着大型语言模型（LLM）的迅速发展，多模态大型模型（MLLM）在视觉理解和推理任务中的应用也受到了广泛关注。然而，尽管MLLM在自然图像处理方面取得了显著进展，但在复杂和精细的图像类型（如图表、文档和图解）的理解上仍存在挑战。 近期，由浙江大学领衔的一支研...
CMU&清华新作：让LLM自己合成数据来学习，特定任务性能同样大幅提升
近年来，大型语言模型（LLMs）在解决各种任务方面展现出了巨大的潜力，尤其是当它们被提供适当的自然语言提示时。然而，尽管LLMs在许多任务上取得了令人印象深刻的性能，但它们在特定任务上的表现往往不如经过大量特定数据微调的模型。 为了解决这个问题，来自卡内基梅隆大学（CMU）...
LLM对齐数据全自动合成！UW华人博士生提出Magpie方法，Macbook Air即可运行
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的对齐问题一直是研究的热点。这些模型通过遵循指令来执行各种任务，但如何使它们的行为更符合人类的期望和价值观，是一个复杂且具有挑战性的问题。最近，来自华盛顿大学的研究人员提出了一种名为Magpie的全新方法，旨在通过自动化的方式生成高质量的指令数据，...
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