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此外，该研究在CQIA的不同子集上训练了不同尺度的模型，并进行了深入的评估和分析。本文发现，在CQIA子集上训练的模型在人类评估以及知识和安全基准方面取得了具有竞争力的结果。研究者表示，他们旨在为社区建立一个多样化、广泛的指令调优数据集，以更好地使模型行为与人类交互保持一致。本文的贡献可以总结如下：提出了一个高质量的中文指令调优数据集，专门用于与人类交互保持一致，并通过严格的过滤程序实现；探讨了各种数据源（包括社交媒体、百科全书和传统NLP任务）对模型性能的影响。为从中国互联网中选择训练数据提供了重要见解；各种基准测试和人工评估证实，在CQIA数据集上微调的模型表现出卓越的性能，从而使CQIA成为中国NLP社区的宝贵资源。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.18058.pdf数据地址：https://huggingface.co/datasets/m-a-p/COIG-CQIA论文标题：COIG-CQIA:Quality is All You Need for Chinese Instruction Fine-tuningCOIG-CQIA数据集介绍为了保证数据质量以及多样性，本文从中国互联网内的优质网站和数据资源中手动选择了数据源。这些来源包括社区问答论坛、、内容创作平台、考试试题等。此外，该数据集还纳入了高质量的中文NLP数据集，以丰富任务的多样性。具体来说，本文将数据源分为四种类型：社交媒体和论坛、世界知识、NLP任务和考试试题。
Gemini模型的训练使用了长度为32,768个标记的序列，我们发现它们有效地利用了上下文长度。我们首先通过运行一个合成检索测试来验证这一点：我们将键值对放置在上下文的开头，然后添加长的填充文本，并询问与特定键相关联的值。我们发现，当在完整的上下文长度查询时，Ultra模型以98%的准确率检索到正确的值。我们通过在图4中绘制负对数似然（NLL）与标记索引之间的关系来进一步研究这个问题，这是在一个长文档的保留集上进行的。我们发现负对数似然（NLL）随着序列位置的增加而减少，直到完整的32K上下文长度。Gemini模型更长的上下文长度使得可以进行新的用例，例如在5.2.2节中讨论的文档检索和视频理解。[heading3]5.1.6人类偏好评估[content]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。作者在面对面的盲目评估中评估了Gemini模型，其中人类评估者判断两个模型对相同提示的响应。作者在第6.4.2节中讨论的技术进行了指令调优。指令调优的模型在各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。这些能力涵盖了一系列受当前用户需求和科学研究启发的使用案例和潜在的未来使用案例。指令微调过的Gemini Pro模型在一系列能力上有很大的改进，包括在创意写作方面优于PaLM 2模型API，65.0%的Win-rate，在指令遵循方面Win-rate为59.2%，并在更安全的响应方面提高了68.5%的时间，如表6所示。这些改进直接转化为更有帮助和更安全的用户体验。
[heading3]1.思维链引导[content]分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差[heading3]2.知识库调用[content]领域限定指令：基于2023版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌文献引用模式：以Nature 2022年发表的论文为参考，解释CRISPR-Cas9最新突破[heading3]3.多模态输出[heading2]四、高级调试策略[content]虽然R1推理能力比较强，有些你想表达的不一定完全与模型吻合，因此建议可以多加清晰指令[heading3]1.模糊指令优化[content]|问题类型|修正方案|示例对比||-|-|-||宽泛需求|添加维度约束|原句："写小说"→修正："创作以AI觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构"||主观表述|量化标准|原句："写得专业些"→修正："符合IEEE论文格式，包含5项以上行业数据引用"|[heading3]2.迭代优化法[content]1.首轮生成：获取基础内容2.特征强化：请加强第三段的技术细节描述3.风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分4.最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误