Artwork

محتوای ارائه شده توسط HackerNoon. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط HackerNoon یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
Player FM - برنامه پادکست
با برنامه Player FM !

Orca 2: Enhancing Reasoning in Smaller Language Models - Technical Details

8:48
 
اشتراک گذاری
 

Manage episode 421181730 series 3474159
محتوای ارائه شده توسط HackerNoon. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط HackerNoon یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/orca-2-enhancing-reasoning-in-smaller-language-models-technical-details.
Orca 2 enhances small language models' reasoning by teaching diverse strategies for tasks, outperforming models up to 10x larger in complex benchmarks.
Check more stories related to programming at: https://hackernoon.com/c/programming. You can also check exclusive content about #language-models, #orca-2, #reasoning-techniques, #machine-learning, #small-models, #imitation-learning, #ai-benchmarks, #model-training, and more.
This story was written by: @textmodels. Learn more about this writer by checking @textmodels's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
The Orca 2 dataset has four main sources:FLAN: Our main source of prompts for synthetic data generation is the FLAN-v2 Collection 33, which consists of five sub-collections. Following Orca 1 42, we consider tasks from only CoT, NiV2, T0, Flan 2021 and Dialogue. Some of the tasks are associated with an associated answer. For the Cautious Reasoning dataset we selected ~602 zero-shot user queries from the split of 1448 high quality tasks out of 1913.

  continue reading

346 قسمت

Artwork
iconاشتراک گذاری
 
Manage episode 421181730 series 3474159
محتوای ارائه شده توسط HackerNoon. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط HackerNoon یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/orca-2-enhancing-reasoning-in-smaller-language-models-technical-details.
Orca 2 enhances small language models' reasoning by teaching diverse strategies for tasks, outperforming models up to 10x larger in complex benchmarks.
Check more stories related to programming at: https://hackernoon.com/c/programming. You can also check exclusive content about #language-models, #orca-2, #reasoning-techniques, #machine-learning, #small-models, #imitation-learning, #ai-benchmarks, #model-training, and more.
This story was written by: @textmodels. Learn more about this writer by checking @textmodels's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
The Orca 2 dataset has four main sources:FLAN: Our main source of prompts for synthetic data generation is the FLAN-v2 Collection 33, which consists of five sub-collections. Following Orca 1 42, we consider tasks from only CoT, NiV2, T0, Flan 2021 and Dialogue. Some of the tasks are associated with an associated answer. For the Cautious Reasoning dataset we selected ~602 zero-shot user queries from the split of 1448 high quality tasks out of 1913.

  continue reading

346 قسمت

Tüm bölümler

×
 
Loading …

به Player FM خوش آمدید!

Player FM در سراسر وب را برای یافتن پادکست های با کیفیت اسکن می کند تا همین الان لذت ببرید. این بهترین برنامه ی پادکست است که در اندروید، آیفون و وب کار می کند. ثبت نام کنید تا اشتراک های شما در بین دستگاه های مختلف همگام سازی شود.

 

راهنمای مرجع سریع

در حین کاوش به این نمایش گوش دهید
پخش