斯坦福队vs李斯顿竞彩大小球预测（斯坦福惨案主裁判退役了?）

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本文目录一览：

• 1、大模型训练语料

大模型训练语料

1、大模型语料，简而言之，是指用于培育大型语言模型的大量文本数据。这些数据涵盖多样化的文本类型，例如新闻、社交媒体信息、学术著作、小说等，旨在让模型接触丰富语言现象与知识，以便在自然语言处理任务中表现出色。大型语言模型的训练依赖于高质量与大量语料。

2、负责大模型问答文本标注、编辑与改写，为大模型提供优质语料输入。基于AI设定、场景、专业领域，持续优化语料，改进人工智能对话体验。参与大模型训练数据集、测评集构建，为模型迭代提供数据支持。

3、负责对大型语言模型的问答文本进行标注、编辑和培训改写，确保为模型提供高质量的语言材料输入。 根据AI的设定、应用场景和专业领域，不断优化语料库，从而提升人工智能的对话交互体验。 参与构建大型语言模型的训练数据集和评估集，为模型的持续迭代和优化提供必要的数据支持。

4、数据来源 OpenAI训练GPT-3时，主要数据来源包括经过过滤的CommonCrawl数据集、WebTextBooksBooks2以及英文Wikipedia等。CommonCrawl原始数据45TB，过滤后仅保留570GB。为了保证模型使用更多高质量数据，GPT-3训练时根据语料来源设置不同采样权重。

5、除了性能之外，COIG-CQIA还测试了安全性能，评估结果表明其具有较高的安全性。弱智吧数据集在多个子集上的平均排名位居第二，研究团队认为这可能是因为弱智吧的语料有助于增强模型的逻辑推理能力。

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