Cette page résume et organise les publications en intelligence artificielle du monde entier. Les contenus sont synthétisés grâce à Google Gemini et le service est proposé à but non lucratif. Les droits d'auteur des articles appartiennent à leurs auteurs ou institutions respectives ; en cas de partage, il suffit d'en mentionner la source.
Pourquoi les LLM open source peinent-ils à analyser les données ? Une étude empirique systématique
Created by
Haebom
Auteur
Yuqi Zhu, Yi Zhong, Jintian Zhang, Ziheng Zhang, Shuofei Qiao, Yujie Luo, Lun Du, Da Zheng, Ningyu Zhang, Huajun Chen
Contour
Cet article explore des stratégies pour améliorer les capacités d'analyse de données d'un modèle de langage à grande échelle (LLM) open source. À l'aide d'un jeu de données initial composé de divers scénarios réalistes, nous évaluons les performances du modèle selon trois dimensions clés : la compréhension des données, la génération de code et la planification stratégique. Les résultats de notre évaluation révèlent trois conclusions principales : la qualité de la planification stratégique est un déterminant clé des performances du modèle ; la conception des interactions et la complexité des tâches ont un impact significatif sur les performances d'inférence ; et la qualité des données a un impact plus important que la diversité sur l'obtention de performances optimales. Sur la base de ces connaissances, nous développons une méthodologie de synthèse de données qui améliore significativement les capacités d'inférence analytique du LLM open source. Le code est disponible à l' adresse https://github.com/zjunlp/DataMind .
Présentation d'une méthodologie efficace de synthèse de données pour améliorer les capacités d'analyse de données des LLM open source.
◦
Clarifier l’importance de la planification stratégique, de la conception des interactions et de la qualité des données dans le contexte de l’analyse des données.
◦
Présentation de stratégies pratiques pour améliorer la capacité de raisonnement des LLM open source.
•
Limitations:
◦
Une validation supplémentaire de la généralisabilité de l’ensemble de données de semences utilisé dans l’étude est nécessaire.
◦
ÉTant donné que les résultats sont limités à un LLM open source spécifique, la généralisabilité à d’autres modèles est limitée.
◦
Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer l’évolutivité de la méthodologie de synthèse des données et son applicabilité à diverses tâches d’analyse de données.
