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论文《COIGCQIA:Quality is All You Need for Chinese Instruction Finetuning》：
研究在 CQIA 的不同子集上训练不同尺度的模型，并进行评估和分析，发现模型在人类评估及知识和安全基准方面取得有竞争力的结果。
贡献包括提出高质量中文指令调优数据集、探讨数据源对模型性能的影响、证实微调模型的卓越性能。
从中国互联网内优质网站和数据资源中手动选择数据源，包括社区问答论坛、内容创作平台、考试试题等，并分为四种类型。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.18058.pdf 数据地址：https://huggingface.co/datasets/map/COIGCQIA
关于 Gemini 模型的报告：
训练使用长度为 32,768 个标记的序列，能有效利用上下文长度，通过合成检索测试和负对数似然与标记索引关系的研究得以验证。
人类对模型输出的偏好是补充自动化评估质量的重要指示，指令调优的模型在多种特定能力上进行评估，如遵循指令、创意写作、多模态理解、长上下文理解和安全性，指令微调过的 Gemini Pro 模型在一系列能力上有很大改进。
集合Deepseek 提示词方法论：
进阶控制技巧包括思维链引导（分步标记法、苏格拉底式追问）、知识库调用（领域限定指令、文献引用模式）、多模态输出。
高级调试策略包括模糊指令优化（宽泛需求添加维度约束、主观表述量化标准）、迭代优化法（首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整、最终校验）。
2025-03-27