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instruct新上映_instruction中文意思(2024年11月抢先看)

内容来源：途客网所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

instruct

𐟓š 红宝书Unit14词汇详解 𐟔 第一组 instruct 指导，命令 obstruct 堵塞，阻碍 construct 建造，构思，建筑物 destruct 毁坏 substruct 在下面建造 substructure 信念，基础，底部构造 infrastructure 基础建筑 𐟒젧쬤𚌧𛄊insult 侮辱，攻击 result 导致，结果 consult 咨询 spring 春，跳跃，源泉 sprinkle 喷洒，淋 sprout 抽条，发芽，迅速成长，嫩芽 𐟌𑠧쬤𘉧𛄊conscience 良知良心 (conscientious 认真的，勤勤恳恳的) consecutive 连续的，串联的 consensus 一致同意 consolidate 巩固加强，合并统一 conspicuous 显眼的，明显的 conspiracy 阴谋 𐟔ꠧ쬥››组 stab 刺，戳，刺伤 stack 大量许多，堆积 stagger 蹒跚，摇晃 stagnant 不流通而污浊的，停滞的，无变化的 stagnate 停滞，不发展 𐟚砧쬤𚔧𛄊preclude 阻止某人做某事 include 包含 exclude 不包含，排出 conclude 断定，结束，终止 seclude 使隔绝 occlude 闭塞，阻塞 𐟑 第六组 consent 同意赞同，准许 resent 怨恨 assent 同意 dissent 不同意

微软突破：智能体框架合成数据新方案最近，微软的研究团队在AI领域取得了重大突破，他们开发了一种名为AgentInstruct的智能体框架。这个框架能够自动生成大量多样化的合成数据，为大型语言模型（LLM）的训练提供了新的解决方案。这一进展在AI界引起了广泛关注，因为它不仅解决了高质量数据日益稀缺的问题，还显著提升了模型的性能。在全球范围内，获取高质量的数据变得越来越困难。为了应对这一挑战，AI科学家们一直在探索各种创新方法。合成数据被认为是解决这一问题的有效途径，业界普遍认为它将是大模型未来发展的关键。通过对Mistral-7b模型进行后训练，研究人员得到的Orca-3在多个基准测试中表现出色，与原始的Mistral-7b-Instruct相比，性能有了显著提升。特别是在数学方面，Orca-3的性能提升了惊人的168%。微软团队在论文中提出了"生成式教学"的概念，即利用合成数据进行后训练，特别是通过强大的模型创建数据，来教授另一个模型新的技能或行为。AgentInstruct正是这一概念的智能体解决方案。 AgentInstruct能够创建高质量的数据，它结合了强大的模型如GPT-4，以及搜索和代码解释器等工具。同时，它还能够生成多样化的数据，通过多智能体和包含100多个子类别的分类法，创建出多样化和高质量的提示和回应。研究人员为17种不同的技能实现了AgentInstruct的自动化生成流程，包括阅读理解、问答、编码、检索增强生成、创意写作、工具/API使用和网络控制等。通过三种技能的案例研究，研究人员展示了这些工作流的运作方式。实验结果表明，使用AgentInstruct数据训练的Orca-3模型，在性能上有了显著提升。在AgentInstruct数据的支持下，后训练过程中各种能力的显著提升得到了证明。Orca-3在多个基准测试中刷新了最佳成绩。在阅读理解任务上，Orca-3的表现尤为突出，相比Orca 2.5提高了18%，相对于Mistral-Instruct-7b提高了21%。此外，通过使用AgentInstruct进行针对性训练，研究人员还将一个7B参数的模型在LSATs的阅读理解部分的表现，提升到了与GPT-4相匹配的水平。

在整理笔记的时候，想让 AI 帮我将以前的笔记分类标签一下。尝试的过程中，发现这个情景拿来测试 ai 的能力还挺不错的。于是我在各大知名的聊天型 AI 上测试了一下，还真能看出一些区别。图里前三张是我提供的内容，第四张是简单的结论（看分组的标题）。上下顺序体现回答优秀程度，但也有可能相 ...

一个基于自然语言指令的 AI 视频编辑工具，让用户通过简单描述即可处理视频，底层调用 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 模型生成 FFmpeg 命令。工具:网页链接林亦LYi的微博视频

Hugging Face发布SmolVLM AI视觉语言模型，拥有20亿参数，专为设备端推理设计，内存占用低。该模型开源，提供Base、Synthetic和Instruct三个版本。SmolVLM借鉴Idefics3理念，采用SmolLM2 1.7B语言主干，通过像素混洗策略提升视觉信息处理效率。在训练数据集和内存使用上优化显著，性能表现卓越，多个基准测试中展现出色处理能力。SmolVLM为AI视觉语言模型领域带来新活力，未来发展值得期待。（ITBEAR） SmolVLMAI视觉语言模型设备端推理

@OneFlow的 Qwen2-72B-Instruct 模型API限时免费中。

千问系列开源模型发布了用于编码的 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 等新模型。官方跑分甚至已经超越了claude 3.5 Sonnet。第三方评测编码大模型的 aider 排榜如图2，虽然不如claude也很好了。图3、4已经在用的开发者反馈。

Open-O1，一个旨在媲美OpenAI O1的开源模型 Open-O1通过整理了O1风格的思维数据，训练了LLaMA 和 Qwen而来发了两个版本: OpenO1-V1-LLaMa-8B OpenO1-V1-Qwen-7B 在多个基准测试中，尤其是在数学、通用知识和复杂推理任务上，优于或接近llama3.1-8b-instruct github：网页链接 Demo：网页链接「openaio1」

如何快速入门GPT并跟上最新进展 𐟓– 如何入门？阅读官方论文：从GPT1到GPT4，OpenAI官方发表的论文是梳理发展脉络的好资料。 GPT1: Improving language understanding by generative Pre-training GPT2: Language models are supervised multitask learners GPT3: Language Models are few-shot Learners RLHF： Augmenting Reinforcement learning with Human Feedback InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback 𐟓– 视频解读：李沐老师和李宏毅老师对chatGPT系列技术的详细讲解。 𐟓– 如何快速跟上大语言模型的进展？跟踪最新论文结果：可以从以下网站获取最新论文： Paper Digest：Recent papers on ChatGPT - Paper Digest Github：查找相关项目和学习资料。关注各大公司AI研究团队进展：重点比较模型的参数和对应产品特性。 𐟓– 专业书籍：《深度强化学习图解》（Deep reinforcement Learning，DRL）：该书分三部分：强化学习、行为与人类似deDRL智能体和在复杂情况下应用DRL。《Dive into deep learning》《deep learning： adaptive computatioin and machine learning series》

晨读强力输入，冲击高分必备！七折入：年底冲高分优惠券吹牛老爹要求保释的原因也太奇葩「四六级」「考研」周思成的微博视频

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