SmolLM2:多阶段训练策略优化和高质量数据集,小型语言模型同样可以实现卓越的性能表现
SmolLM2 采用创新的四阶段训练策略,在仅使用 1.7B 参数的情况下,成功挑战了大型语言模型的性能边界:
- 在 MMLU-Pro 等测试中超越 Qwen2.5-1.5B 近 6 个百分点
- 数学推理能力(GSM8K、MATH)优于 Llama3.2-1B
- 在代码生成和文本重写任务中展现出色表现
- 支持 8K tokens 的长文本处理能力
这些成果得益于其精心设计的多阶段训练方法:通过在约 11 万亿 tokens 的优质数据上,逐步优化模型的通用认知、专业能力和指令遵循表现。研究团队还特别构建了 Fine-Math、Stack-Edu 和 SmolTalk 等专业数据集,进一步提升了模型在数学推理、代码生成等关键领域的性能。
这一研究证明,通过优化的训练策略和高质量数据集,小型语言模型同样可以实现卓越的性能表现
https://avoid.overfit.cn/post/a209e07e74154d689dc32ce557e786cb
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】博客园社区专享云产品让利特惠,阿里云新客6.5折上折
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· DeepSeek “源神”启动!「GitHub 热点速览」
· 我与微信审核的“相爱相杀”看个人小程序副业
· 微软正式发布.NET 10 Preview 1:开启下一代开发框架新篇章
· 如何使用 Uni-app 实现视频聊天(源码,支持安卓、iOS)
· C# 集成 DeepSeek 模型实现 AI 私有化(本地部署与 API 调用教程)
2024-02-23 Mamba详细介绍和RNN、Transformer的架构可视化对比
2023-02-23 在Pandas中通过时间频率来汇总数据的三种常用方法
2022-02-23 TensorBoard的最全使用教程:看这篇就够了