大模型训练数据集(从预训到强化)全面综述,大模型近期进展综述

从五个角度整合和归类了LLM数据集预训练语料库、指令微调数据集、偏好数据集、评估数据集、传统自然语言处理(NLP)数据集,还提供了现有的可用数据集资源包括444个数据集、涵盖8个语言类别和32个领域,总数据量超过774.5TB(预训语料库),其他数据集超过7亿个实例。我们可以从中找到一些有趣的总结性结论。数据地址放...

中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究

分析:一共包括5个题目,既包括从财经记者实操环节的上传企业财报进行分析、对比,也包括总结长文本内容(如《西游记》、《射雕英雄传》),还包括从文本中搜索需要的内容,如给出1-999个按顺序排列的数字,找出其中两个顺序不同的数字。打分标准:准确性(4分):概括是否准确反映了文档内容,回复是否准确回答了测试人员的问...

有道QAnything背后的故事---关于RAG的一点经验分享

我们为Qwen-7B-QAnything模型构造了丰富的指令微调数据集,涵盖了多种类型的数据,包括基于参考信息的结构化问答数据(单文档/多文档的事实问答、多文档的归纳总结/推理类问答、信息抽取)、多轮对话查询重写、段落摘要、开放域问答、中英文翻译以及跨学科问答等。2.指令微调模型训练尽管与大模型的预训练相比,指令微调...

由浅入深,信创落地全面提速|爱分析报告

如在跨终端协同中,应支持员工对文件进行全文检索,支持多类型格式文件的在线预览,以及支持PC端、手机端实时同步。在跨团队协同场景下,厂商应支持多人在线编辑、支持文件内可沟通评论。不同组织间的文档协同,应提供文档外发、文档收集等常用功能。针对文档开放,厂商应支持PDF转换、脑图、看板、流程图等第三方办公软件的接...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

GPT模型与ELMo模型的工作过程类似,也分成两个阶段:1.利用语言模型进行无监督预训练;2.通过有监督的微调(Fine-tuning)解决下游任务。GPT使用Transformer模型的解码器块作为特征抽取器,其特点在与遮蔽的自注意力层具有的自回归特性,只提取上下文中的“上文”信息作为特征。对于不同的下游任务如分类、包涵...

优秀论文选登 | 基于文本大数据分析的会计和金融研究综述

1按照Li[1],非结构化是指数据没有预先定义的数据模型,或(且),不能填入关系型表格(www.e993.com)2024年11月19日。非结构化文本天然是高维数据,通常模糊且不规则,难以直接被计算机处理,因而不能直接用于计量分析。2Gepp等[2]指出大数据特征表现为4V:volume、velocity、variety、veracity,分别指数据量大、产生速度快、格式或类型多、数据品质和相...

【从零开始】放置回合卡牌构建数值框架与战斗文档设计撰写教学

1、战斗综述。2、属性大全。3、战斗公式。4、战斗规则逻辑。5、攻击结算(瀑布圆桌)6、战斗出手顺序与计算优先级。7、战斗索敌规则8、技能触发规则(触发点)9、战斗胜负规则10、法术效果文档(法术效果、法术生效规则等)11、技能效果文档

论文提交格式要求有哪些?

在学术研究中,撰写和提交论文是一项重要的任务。为了确保您的论文能够被正确接收、正确处理和正确出版,需要了解并遵守论文提交检测的格式要求。以下是一些常见的论文提交检测格式要求。1.标题页:您的论文应该包括一个标题页,其中应包括您的姓名、论文标题、论文类型、学校名称、指导教师姓名以及提交日期。

山西省药品监督管理局关于印发《第二类创新医疗器械注册程序(试行...

(三)产品作为第二类医疗器械管理的分类依据。(四)产品研发过程及结果的综述。(五)产品技术文件,至少应当包括:1.产品的适用范围或者预期用途;2.产品工作原理或者作用机理;3.产品主要技术指标及确定依据,主要原材料、关键元器件的指标要求,主要生产工艺过程及流程图,主要技术指标的检验方法。

从线上化走向智能化,数字办公助力企业实现效率+安全双提升

企业可基于文档中台灵活开放的产品特性和优质的兼容能力进行全面能力补足。一方面,通过其所具备的丰富标准化API接口,使企业原有办公文档工具能够无缝对接集成,实现数据和系统的快速调用;另一方面,通过文档中台的整体应用,企业可实现云端与本地工具、文档格式以及不同业务系统非结构化数据的统一,减少由于文件不兼容、打不开...