Orca 2: Продвижение моделей с открытым исходным кодом Orca 2 от Microsoft основана на модели Orca one, подчеркивая важность высококачественных моделей с открытым исходным кодом по сравнению с моделями с закрытым исходным кодом. Это демонстрирует, что небольшие модели с открытым исходным кодом могут быть чрезвычайно эффективными и доступными, бросая вызов доминированию крупных лабораторий искусственного интеллекта.
Качество данных в обучающих языковых моделях Качество данных для обучения языковым моделям имеет решающее значение. Синтетические данные, генерируемые моделями искусственного интеллекта, потенциально могут превосходить по качеству данные, генерируемые человеком, что приведет к повышению производительности и масштабируемости этих моделей.
Обучение небольшим языковым моделям, методам рассуждения Orca 1 уделяла особое внимание различным стратегиям рассуждения в разных задачах, в то время как Orca 2 фокусируется на обучении маленьких языковых моделей стратегиям решения, отличным от более крупных. Цель состоит в том, чтобы помочь им определить наиболее эффективную стратегию решения для каждой задачи.
Оценка эффективности Orca 2 Orcoa two значительно превосходит аналогичные по размеру или даже более крупные фильмы по уровню производительности при выполнении сложных задач, тестирующих расширенные способности к рассуждению в условиях нулевого кадра.
Улучшение логических способностей небольших фильмов Обучение с учетом синтетических данных продемонстрировало, что улучшение логических способностей языковой модели меньшего размера не только возможно, но и достижимо за счет внедрения различных методов и распознавания эффективных стратегий решения