Tecnologias essenciais para o controle da qualidade dos dados
O SimpleDeepSearcher usa técnicas avançadas de filtragem de dados para garantir a qualidade dos dados de treinamento, o que é uma de suas vantagens significativas em relação a ferramentas semelhantes.
- Triagem multidimensionalO script response_curation.py filtra os dados com base em vários critérios, como dificuldade da pergunta, comprimento do caminho de inferência e eficácia da pesquisa, e armazena os dados filtrados no diretório cache/curated_data.
- Indicadores de qualidadeO sistema avalia a qualidade geral de cada amostra de treinamento, retendo dados que podem realmente melhorar o desempenho do modelo, descartando amostras ineficientes ou enganosas e melhorando consideravelmente a eficiência do treinamento.
- Fluxo de processamento de dadosO treinamento consiste em três partes principais: geração de dados iniciais, amostragem diversificada e várias rodadas de triagem e otimização para garantir a representatividade e a eficácia do conjunto de treinamento final.
Esse rigoroso mecanismo de controle de qualidade de dados permite que o SimpleDeepSearcher faça o ajuste fino de modelos de grande escala, como o QWEN2.5-32B, usando apenas 871 amostras de alta qualidade, o que reduz significativamente os custos de treinamento e a demanda por recursos de computação.
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