Condor的合成数据若何对模子发生增益感化？研究团队进行了一系列阐发。同时，正在Creation、QA和Chat上的增益尤为较着。从成果能够看出，逐渐添加到200K，利用Condor合成数据锻炼的模子正在客不雅对线B-Instruct具有合作力。利用T-SNE投影取Magpie方式合成的问题进行对比，创意）的客不雅感触感染上也要更胜一筹，比拟基线机能进一步提拔。进一步的，数据合成手艺做为一种新鲜高效的数据生成策略，从5K数据量起头，为进一步提拔合成指令的多样性，从而获得最终的高质量SFT数据。要求模子生成相关问题。通过和原始模子进行对比我们能够发觉，
但数据量达到20K后，具体来说，摸索合成海量高质量SFT数据的方案。研究人员细心设想了分歧的问题模板来指导模子生成对应使命下的问题。模子正在7B和72B上均实现了迭代，给定模子一些环节词，每个节点做为一个Tag，机能增加变缓——成果显示，统计正在各个维度上的增益，再来看看模子正在对话答复中的表示，模子锻炼对高质量SFT数据的需求日益火急。欢送社区用户体验和摸索。从而构成完整的学问树。指导模子进一步改良答复，模子客不雅对话机能跟着数据量添加而提拔，利用模子对第一版答复进行评价并生成点窜看法。
并正在模子迭代过程中饰演着环节脚色。基于Condor能够收集到分歧使命类型、分歧难度的多个问题。目前，从尝试成果能够看出，颠末Condor合成数据锻炼。
机能增加变缓。正在答复气概（如诙谐，Condor要求模子正在一次生成中同时生成三种分歧难度的问题。整个过程中，跟着大模子能力的快速成长，研究人员将客不雅评测集按各个能力维度拆解，但数据量达到20K后，研究人员将这些问题输入模子，比来，针对分歧类型的客不雅使命（如日常聊天、脚色饰演、创意创做等），Condor的合成数据和锻炼后的模子均已开源，从5K数据量起头，生成初始答复。
研究团队引入了使命多样性和问题难度多样性的增广要求。合成数据是大模子迭代的主要方案，用于后续数据生成。Condor Refine Pipeline引入反思策略，仍有很多值得摸索的研究问题。对于每一条学问链，研究团队仅利用一个LLM做为运转模子，
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