Data and Environment Curation for Post-Training LLMs — Mahesh Sathiamoorthy, Bespoke Labs
Mahesh Sathiamoorthy från Bespoke Labs argumenterar att det svåra med att träna stora språkmodeller efter de är färdigtränade inte är algoritmerna utan själva datan och miljöerna modellerna lär sig i.
Han beskriver hur hans team byggt OpenThoughts, en datamängd för resonemang, och lärt sig att det viktiga är att ha många olika sätt att lösa samma problem, inte bara en "rätt" metod. Ett exempel är hur rätt märkt träningsdata om kreditkortskompliansregler gjorde en modell mycket bättre på att förstå dessa regler. Grundidén är att noggrann datakurering — val och organisering av bra träningsexempel — är mer avgörande än bara mer datorkraft.
Sammanfattningen har tagits fram med AI av Vibekollen utifrån källans publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer från AI Engineer
Inside Arca's Long-Horizon Agents That Run the Business - Aman Singh, Arca
AI Engineer 23 okt.
Real AI Agent Attacks and What Would Have Stopped Them — Andrey Rybka, Bloomberg
AI Engineer 23 okt.
Outside of tech there has been no financial payoff to US companies for using AI, now viewed as a margin-hurting cost center, as VC-backed firms burn more tokens
Techmeme för 3 tim sedan
Source: Replit recently moved most AI spend from Anthropic to OpenAI, which gave 30%+ off in a deal worth $100M+/year, after Anthropic discontinued its discount
Techmeme för 5 tim sedan