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¿Por qué los programas de máster en derecho (LLM) de código abierto tienen dificultades con el análisis de datos? Un estudio empírico sistemático
Created by
Haebom
Autor
Yuqi Zhu, Yi Zhong, Jintian Zhang, Ziheng Zhang, Shuofei Qiao, Yujie Luo, Lun Du, Da Zheng, Ningyu Zhang, Huajun Chen
Describir
Este artículo explora estrategias para mejorar las capacidades de análisis de datos de un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) de código abierto. Utilizando un conjunto de datos semilla compuesto por diversos escenarios realistas, evaluamos el rendimiento del modelo en tres dimensiones clave: comprensión de datos, generación de código y planificación estratégica. Nuestro análisis revela tres hallazgos clave: la calidad de la planificación estratégica es un determinante clave del rendimiento del modelo; el diseño de interacción y la complejidad de las tareas impactan significativamente el rendimiento de la inferencia; y la calidad de los datos tiene un mayor impacto que la diversidad para lograr un rendimiento óptimo. Con base en estos hallazgos, desarrollamos una metodología de síntesis de datos para mejorar significativamente las capacidades de inferencia analítica del LLM de código abierto. El código se puede encontrar en https://github.com/zjunlp/DataMind .
Presentamos una metodología de síntesis de datos eficaz para mejorar las capacidades de análisis de datos de los LLM de código abierto.
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Enfatizar la importancia de la planificación estratégica para mejorar el rendimiento del modelo.
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Sugerir direcciones para el desarrollo de LLM a través del análisis del impacto del diseño de interacción, la complejidad de las tareas y la calidad de los datos.
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Proporcionar soluciones prácticas para mejorar las capacidades de análisis de datos en LLM de código abierto.
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Limitations:
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Es necesaria una mayor validación de la generalización del conjunto de datos de semillas utilizado en el estudio.
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Es necesario examinar la aplicabilidad de la metodología de síntesis de datos propuesta a otros LLM de código abierto y a diversas tareas de análisis de datos.
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Se necesita más investigación sobre cómo medir cuantitativamente la calidad de la planificación estratégica.
