竞赛局孔东梅向包含湖南省青少年开展基金会在内的全国12家组织颁发了优异合作伙伴荣誉留念。

试验标明，竞赛局假如操作妥当，在生成内容上进行练习(在学术和内部基准上的改善方面)可以比在原始内容上进行练习愈加有用。种子数据集的构建1.网页和代码种子：竞赛局从网页、书本和代码库中提取摘抄和代码片段，要点重视具有高杂乱性、推理深度和教育价值的内容。

尽管Phi系列从前的模型体现首要来历于蒸馏了教师模型(特别是GPT-4)的才能，竞赛局但Phi-4在STEM范畴的问答才能上显着逾越了其教师模型，竞赛局证明了数据生成和后练习技能比模型蒸馏更能带来才能上的提高。比方，竞赛局在GPQA(研讨生水平的STEM问题)和MATH(数学比赛)上，它乃至超过了其教师模型GPT-4。而组成数据会将网络论坛中的内容改写成与LLM交互时的言语风格，竞赛局使得其在LLM谈天推理的上下文中更简单匹配。

因而在后续对话中模型进行推理时，竞赛局便不能将对话内容精准匹配到对应的论坛内容上去。后练习数据在后练习阶段中，竞赛局数据集首要由两部分组成：竞赛局-监督微调(SFT)数据集：运用从揭露数据集和组成数据中精心挑选的用户提示，再生成多个模型呼应，并运用根据LLM的评价进程挑选最佳呼应。

组成数据份额高达40%除了组成数据，竞赛局它共完成了三大中心技能打破，竞赛局包含精选的原生数据，以及抢先的后练习技能，如DPO中的要害token查找(PivotalTokensSearch)。

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