Hugging Face持续预训练Llama 3.2 3B，以在数学任务上实现2-3倍的改进
齐思GPT
2025-01-07 00:00:00
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在AI语言模型在数学领域取得重大进展的同时，Hugging Face的SmolLM团队增强了Llama 3.2 3B模型的能力。通过整合1600亿个高质量的数学标记，他们在数学相关基准测试中取得了显著的2-3倍提升，而不会影响其他领域的性能。这一突破对于那些对AI和复杂问题解决交叉领域感兴趣的人尤为重要。团队已经将他们的训练脚本和资源供公众使用，表明他们致力于在AI社区中开放科学和合作。如果您对探索AI在数学方面的前沿能力或考虑实施类似改进感兴趣，这篇内容是必读的。
在AI语言模型在数学领域取得重大进展的同时，Hugging Face的SmolLM团队增强了Llama 3.2 3B模型的能力。通过整合1600亿个高质量的数学标记，他们在数学相关基准测试中取得了显著的2-3倍提升，而不会影响其他领域的性能。这一突破对于那些对AI和复杂问题解决交叉领域感兴趣的人尤为重要。团队已经将他们的训练脚本和资源供公众使用，表明他们致力于在AI社区中开放科学和合作。如果您对探索AI在数学方面的前沿能力或考虑实施类似改进感兴趣，这篇内容是必读的。- 使用高质量的数学标记进行训练可以提高模型性能
- 使用160B的高质量商业许可标记的Llama 3.2 3B模型在GSM8K上得分提高了2倍，在MATH上提高了3倍
- 在MMLU-Pro上性能下降很小，在HellaSwag上没有下降
- 可以在smollm的GitHub存储库中找到持续训练的脚本和训练/消融研究的所有内容
- 可以通过提供的链接访问模型和数据集
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