Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

Новый набор данных Magpie-Ultra: использование Llama 3.1 405B для разнообразных пар инструкций и ответов искусственного интеллекта

Легче сразу спросить

AI снижает операционные расходы на 20–40% за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач

за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30%

. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50%

. Расскажите подробнее!

«`html

Magpie-ultra: Новый набор данных для обучения AI моделей

Magpie-ultra, новый набор данных команды Argilla для обучения AI моделей, был выпущен. Он включает 50 000 пар инструкция-ответ и использует продвинутую модель Llama 3.1 405B-Instruct и другие модели Llama. Набор данных покрывает различные задачи, такие как программирование, математика, анализ данных, творческое письмо, поиск советов и мозговой штурм, предлагая сложные инструкции и ответы для улучшения обучения AI моделей.

Структура набора данных

Набор данных содержит различные столбцы с богатой информацией о каждой паре инструкция-ответ. Основные столбцы включают саму инструкцию, ответы от моделей instruct и base, намерение, необходимые знания, уровень сложности, оценку качества и классификацию категории. Также в набор данных включены проверки безопасности с использованием Llama-Guard-3-8B и информация об эмбеддингах для каждой инструкции.

Практические применения

Набор данных может использоваться для надзорного дообучения (SFT) или оптимизации прямых предпочтений (DPO), в зависимости от разницы в оценках ответов моделей instruct и base. Это позволяет исследователям и разработчикам настраивать набор данных под свои конкретные потребности в обучении и оптимизации AI моделей.

Ограничения и будущие планы

Следует отметить, что эта версия набора данных нефильтрована, и планируется выпуск отфильтрованной версии в будущем. Также набор данных может потребоваться более сбалансировать, что будет решено в последующих итерациях. Несмотря на эти ограничения, Magpie-ultra представляет собой ценный ресурс для развития возможностей AI в различных областях.

Практические применения AI

Проанализируйте, как AI может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью AI. Подберите подходящее решение, внедряйте его постепенно, а затем на полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.