OPPO ColorOS 新版小布助手支持多指令任务功能

IT之家10月9日消息,OPPOColorOS设计总监陈希今日发文称“看到一个小布助手不支持多指令任务的用户反馈,于是在新版小布助手测试了一下,结论是可以”,并配图使用小布助手设置多个闹钟的截图。陈希还在评论区中回复了部分网友的问题:针对存在“一语双意”或“修改类”的指令,陈希均配上成功示范截图;针对Colo...

OPPO ColorOS新版小布助手:多指令任务功能提升用户体验

OPPOColorOS设计团队近日宣布，新版小布助手已经支持多指令任务功能，这一创新功能将为用户带来更加便捷和高效的智能设备操控体验。据了解，这一功能在新版小布助手中得到了全面升级。用户现在可以通过小布助手一次性下达多个指令，例如同时设置多个闹钟，大大提升了日常使用的效率。这一改进不仅满足了用户对于便捷性的需求，...

全模态对齐框架align-anything来啦:实现跨模态指令跟随

2024年9月25日，MetaAI发布了Llama3.2后，北京大学一支团队迅速跟进，用自研的全球首个全模态对齐框架「AlignAnything」对Llama3.2进行了微调，表现出了比Meta微调的Llama-3.2-11B-Vision-Instruct更强的对齐性与指令跟随性。为进一步促进社区的多模态对齐研究，日前，该团队以将「Align...

普林斯顿博士生高天宇指令微调进展速览:数据、算法和评估

然后再在其上对LLaMA-7B模型进行监督式指令微调;白泽(Baize)也使用了自指示,但却是通过让ChatGPT自我聊天来获取多轮数据;WizardLM提升数据多样性的方法是使用ChatGPT来迭代式地重写Alpaca数据;UltraChat先是使用不同的策略来自动构建问题,然后...

开源模型进展盘点:最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多...

指令微调和对齐对于指令微调和对齐,研究者的选择通常有两个:通过近端策略优化(PPO)或无奖励模型的直接偏好优化(DPO)实现使用人类反馈的强化学习(RLHF)。有趣的是,Llama3的开发者对这两者并无偏好,他们两个一起用了!(后面一节会更详细地介绍PPO和DPO)。

Meta 训练 AI 成本已超阿波罗登月:谷歌豪言投资超千亿美元,赛过...

指令微调实际上,模型的效果主要取决于后训练阶段,而这也是最耗费时间精力的地方(www.e993.com)2024年11月16日。为此,团队扩大了人工标注SFT数据的规模(1000万),并且采用了诸如拒绝采样、PPO、DPO等技术,来尝试在可用性、人类特征以及预训练中的大规模数据之间找到平衡。如今,从最新出炉的代码评测来看,Meta团队的这一系列探索可以说是大...

全球最强开源大模型Llama 3发布:使用15T数据预训练,最大模型参数...

为了在聊天用例中充分释放预训练模型的潜力,Meta还对指令微调方法进行了创新。他们的后期训练方法结合了监督微调(SFT)、拒绝采样、近似策略优化(PPO)和直接策略优化(DPO)。在SFT中使用的提示以及在PPO和DPO中使用的偏好排序的质量,对排列模型的性能有着极大的影响。

全球首个「开源GPT-4」出世!Llama 3震撼发布,Meta AI免登录可用

创新指令微调同时,团队也对指令微调进行了创新。Meta采用的后训练方法,是监督微调(SFT)、拒绝采样、近端策略优化(PPO)和直接策略优化(DPO)的组合。Meta发现,在SFT中使用的提示和在PPO与DPO中使用的偏好排序,对对齐模型的性能的影响完全超出了预期。Llama3在性能上取得的最大改进,就是归功于对这些数据的仔细...

开源大模型Llama 3王者归来!最大底牌4000亿参数,性能直逼GPT-4

指令微调为了充分释放预训练模型在聊天场景中的潜力,Meta还对指令微调方法进行了创新。Llama3后训练方法用的是有监督微调(SFT)、拒绝采样、近端策略优化(PPO)和直接策略优化(DPO)的组合。SFT中使用的prompt质量以及PPO和DPO中使用的偏好排序对模型对齐有着巨大的影响。

大模型扫盲系列——初识大模型

Zero-ShotPrompt:在零样本场景下使用,模型根据提示或指令进行任务处理,不需要针对每个新任务或领域都进行专门的训练,这类一般作为训练通用大模型的最常见的评估手段。Few-ShotPrompt:在少样本场景下使用,模型从少量示例中学习特定任务,利用迁移学习的方法来提高泛化性能,该类prompt也是很多实际应用案例都采取来进行大...