ترجمه فارسی مقاله بسته بندی فیلتر آستانه برای تنظیم دقیق: نمونه های مرتبط با آموزش در بسته ها

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Threshold Filtering Packing for Supervised Fine-Tuning: Training Related Samples within Packs
عنوان مقاله به فارسی بسته بندی فیلتر آستانه برای تنظیم دقیق: نمونه های مرتبط با آموزش در بسته ها
نویسندگان Jiancheng Dong, Lei Jiang, Wei Jin, Lu Cheng
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 13
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Computation and Language,یادگیری ماشین , محاسبه و زبان ,
توضیحات Submitted 17 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 13 pages, 4 figures
توضیحات به فارسی ارسال شده 17 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 13 صفحه ، 4 شکل
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Packing for Supervised Fine-Tuning (SFT) in autoregressive models involves concatenating data points of varying lengths until reaching the designed maximum length to facilitate GPU processing. However, randomly concatenating data points and feeding them into an autoregressive transformer can lead to cross-contamination of sequences due to the significant difference in their subject matter. The mainstream approaches in SFT ensure that each token in the attention calculation phase only focuses on tokens within its own short sequence, without providing additional learning signals for the preceding context. To address these challenges, we introduce Threshold Filtering Packing (TFP), a method that selects samples with related context while maintaining sufficient diversity within the same pack. Our experiments show that TFP offers a simple-to-implement and scalable approach that significantly enhances SFT performance, with observed improvements of up to 7\% on GSM8K, 4\% on HumanEval, and 15\% on the adult-census-income dataset.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

بسته بندی برای تنظیم دقیق (SFT) در مدل های خودجوش شامل جمع آوری نقاط داده با طول مختلف تا رسیدن به حداکثر طول طراحی شده برای تسهیل پردازش GPU است.با این حال ، به طور تصادفی نقاط داده و تغذیه آنها به یک ترانسفورماتور خودکار می تواند به دلیل تفاوت معنی داری در موضوع آنها منجر به آلودگی متقابل توالی شود.رویکردهای اصلی در SFT اطمینان حاصل می کنند که هر نشانه در مرحله محاسبه توجه فقط بر روی نشانه های موجود در توالی کوتاه خود متمرکز است ، بدون آنکه سیگنال های یادگیری اضافی را برای زمینه قبلی ارائه دهد.برای پرداختن به این چالش ها ، ما بسته بندی فیلتر آستانه (TFP) را معرفی می کنیم ، روشی که ضمن حفظ تنوع کافی در همان بسته ، نمونه هایی را با زمینه مرتبط انتخاب می کند.آزمایشات ما نشان می دهد که TFP یک روش ساده و قابل اجرا و مقیاس پذیر را ارائه می دهد که عملکرد SFT را به طور قابل توجهی افزایش می دهد ، با پیشرفت های مشاهده شده تا 7 \ ٪ در GSM8K ، 4 \ ٪ در Humaneval و 15 \ ٪ در سود بزرگسالان-سرشماریمجموعه داده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.