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LLaMA-Factory
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AI微调数据质量需要一个“评判”模型，而不仅仅是生成
为微调语言模型生成高质量的合成数据具有挑战性，因为许多自动化方法生成的样本不相关、事实不一致、格式不佳或无用。一个常见的陷阱是仅依赖生成提示，这可能导致模型漂移和随着时间的推移输出质量下降。为解决这个问题，建议采用一个独立的、能力更强的模型作为“评判”阶段，根据相关性、事实一致性、格式质量和有用性等特定标准评估每个生成的样本，确保只使用高质量的数据进行训练。
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Anyscale 推出技能以自动化 LLM 后续训练运行
Anyscale 推出了新的 Anyscale Agent Skill，旨在简化和自动化 LLM 后续训练运行的生成过程。该技能可根据用户模型、数据集和目标，帮助用户选择最合适的后续训练方法，例如 SFT、CPT、DPO 或 RLVR。然后，它会为 LLaMA-Factory 和 Ray Train 等流行框架生成配置文件，并准备好在 Anyscale Jobs 上进行部署。