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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. Notre analyse révèle trois conclusions clés : 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 informations, nous développons une méthodologie de synthèse de données pour améliorer 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.
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Soulignez l’importance de la planification stratégique pour améliorer les performances du modèle.
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Proposer des orientations pour le développement du LLM à travers l'analyse de l'impact de la conception des interactions, de la complexité des tâches et de la qualité des données.
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Fournir des solutions pratiques pour améliorer les capacités d'analyse de données dans les LLM open source.
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Limitations:
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Une validation supplémentaire de la généralisabilité de l’ensemble de données de semences utilisé dans l’étude est nécessaire.
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L’applicabilité de la méthodologie de synthèse de données proposée à d’autres LLM open source et à diverses tâches d’analyse de données doit être examinée.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur la manière de mesurer quantitativement la qualité de la planification stratégique.
