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GUNDAM

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Golden Plug-in Data Manager (Gundam)

Projekt | Papier | Dokumentation

Gundam ist ein Datenmanager, der Sprachmodelle verwendet, um Textdaten effizient zu verarbeiten, die auf Pytorch basieren. Gundam ist:

Umfassendes : Gundam bietet einen Datenmanager mit unserem vorgeschlagenen Bergmann, einem GPT-2-basierten Generator und einem Demonstrationsretriever, und alle diese Komponenten sind erweiterbar.
Flexibel : Gundam unterstützt GPT-2-Sprachmodelle mit unterschiedlichen Größen.
Effizient : Gundam bietet einen effizienten Eins-zu-Eins-Bergmann, um die Datenqualität zu überprüfen.

Kurze Einführung

Gundam ist ein neuartiger Datenmanagement-Framework, der die Ausreicherung und Notwendigkeit von Anschlussvorführungen misst, die auf Sprachmodellen bedingt sind. Wir zeigen, dass die vorgeschlagenen Messdaten für ausreichende und nötige Notwendigkeit sowohl in Demonstrationsinstanzen (dh, Instanzebene) als auch in Demonstrationssätzen (dh eingestelltes Level) betrieben werden können. Somit kann der Satz ausreichender und notwendiger Plug-in-Daten, der als goldener Plug-in-Set bezeichnet wird, als Kernsatz einschließlich der informativen Proben angesehen werden. Da die Aufzählung und Messung aller möglichen Teilmengen nicht zulistbar ist, entwerfen wir neue baumbasierte Suchalgorithmen, um das goldene Plug-in-Set abzubauen. Beachten Sie, dass das Golden Plug-In-Set vorbereitet und gespeichert werden kann, um Online-Berechnungskosten zu sparen. In dieser Hinsicht könnten nicht parametrische Demonstrationsretriever am gespeicherten goldenen Plug-in-Set anstelle des gesamten Datenkorpus durchführen, um nicht ausreichend oder unnötige Demonstrationen abzurufen. In Anbetracht der Tatsache, dass viele reale Datenkorpus weiterhin wachsen würden, entwickeln wir einen inkrementellen Update-Algorithmus, um Gundam über alle veränderten und unveränderten Teile erneut zu komputieren.

Anwendungsfälle

Der wesentliche Vorteil von Gundam besteht darin, dass Gundam auf jeder vorhandenen Datenverwaltungsplattform problemlos bereitgestellt werden kann, da die Kernidee von Gundam darin besteht, den gespeicherten Daten unterschiedliche Prioritätsniveaus zuzuweisen, um ihre Datenqualitäten in Bezug auf das angegebene Sprachmodell anzuzeigen.

TODO (neuestes Update unter 2023/07/24)

Geben Sie grundlegende Versionen eines Eins-zu-Eins-Bergmanns und GPT-2-basierten Generatoren in unbeaufsichtigten Lerneinstellungen (AKA, wenige Schüsse-Inferenz) und überwachte Lerneinstellungen (AKA, Aufwärm-Inferenz) frei.
Unterstützen Sie zufällige Demonstrationsretriever, relevanzbasierte Demonstrationsretriever und diversitätsbasierte Demonstrationsretriever.
Support Pair-to-One Miner- und GPT-3-basierte Generatoren.
TEXTSETSET DER SPEHIGUNG UND ERFORDERN.
Veröffentlichung detaillierter Dokument -Tutorial und Readme -Anleitung.

Zitieren von Kern

 @software { GUNDAM ,
  author = { Jiarui Jin, Yuwei Wu, Mengyue Yang, Xiaoting He, Weinan Zhang, Yiming Yang, Yong Yu, and Jun Wang } ,
  title = { GUNDAM: A Data-Centric Manager for Your Plug-in Data with Language Models } ,
  year = { 2023 } ,
  publisher = { GitHub } ,
  journal = { GitHub repository } ,
  version = { 0.0 } ,
  howpublished = { url{https://github.com/GUNDAM-Labet/GUNDAM} } ,
}