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第二百二十二章 这个数据不太对

    第二百二十二章 这个数据不太对 (第1/3页)

    三天后。

    鼎盛集团,大模型研究院,AI实验室。

    刘大海在实验室待了二十几个小时,通宵没合眼,眼睛通红,布满血丝。

    年纪不小了,这么熬已经有点吃不消;可精神仍很亢奋。

    刚和韩路一见完面那回,对方用7B小模型加一万条数据微调出的那个叫“汤圆”的模型,给了他很大震撼。

    后来他被叫到鼎盛CEO郑晓波办公室问这个模型,他实话实说:一定是标注数据好。

    郑晓波问他,如果能拿到同等质量的数据,他能做出什么成绩。

    刘大海说,他能给天捅出个窟窿来。

    那是夸张的说法。

    没想到,数据还真到了他手里——战投部VP程远亲自拿U盘送过来。

    里面不是一万条,是八万条。

    说是鼎盛和源智科技签了合作协议,对方共享的。

    大致浏览一遍,刘大海就确认:这就是微调出“汤圆”的那批数据。能标到这个程度,怪不得一个7B小模型能被微调得这么强。

    见猎心喜,他拉着组里人开了新一轮后训练,直接上顶格计算资源。

    一轮一轮看结果,效果好得超乎想象。

    一不小心就通了个宵。

    很多人以为做大模型是好职业:赚钱多,大厂争抢,全社会瞩目。

    可只有真干这行的人才知道,这活儿一点也不好干。很多时候,损失怎么降、奖励模型怎么收敛、各项指标怎么平衡——代码能力上去了,数学推理又掉了。

    有些能用理论解释,有些找不到解释。

    干这一行就像在一片漆黑的大海上开船。

    既看不到终点,也看不到四周,只知道自己在前进,可究竟在往哪个方向前进?不知道。

    也不知道会先到陆地,还是先撞上冰山。

    怪不得搞模型的人爱戏称自己在炼丹:开炉之前,谁也不知道能不能成。

    太像了。

    正因为知道让模型能力提升一点有多难,一下子拿到这么多高质量标注数据、提升这么多,刘大海才这么兴奋。

    可最初的兴奋过去之后,他忽然觉出点不对。

    源智科技有这么高质量的标注,不拿来训练自己的模型吗?就算没资源从头做起,拿市面上的开源基座模型做微调,也能做出很惊人的成果吧。

    怎么一点动静都没有?

    有了这点不对,刘大海又去细看共享过来的标注数据。

    更觉得不对。

    他一条一条翻过去。

    质量高吗?高。

    逻辑链条严密吗?严密。

    可越看,刘大海眉头皱得越紧。

    旁边一个组员路过,见他神情不对,问了一句:“刘博士,怎么了?我看结果超出预期地好,您脸色怎么这么难看?”

    其实这组员自己也是博士——能在大模型组里工作的,不是博士反而奇怪。

    可至少在这个组,能叫“刘博士”的只有刘大海,其他人都是直呼其名。

    这自然是因为刘大海地位最高:鼎盛人工智能首席科学家。

    刘大海看了看组员,指着屏幕上一条标注问:“你看这个,怎么样?”

    组员一头雾水,看了看,说:“挺好的啊。”

    刘大海又指另一条:“那这个呢?”

    组员仔细读了一遍,又说:“这个也挺好的……吧?”

    他已经被问得有点不自信了。

    刘大海接着问:“这两条标注有什么共同点?”

    组员想了想,试探道:“质量高?”

    刘大海一愣。这倒说对了,可明显是没用的信息。他问:“你不觉得,这些标注的语义里,对数据合规的引导太重了?”

    啊?组员愣了愣:标注数据引导的是模型的行为模式,或者说人格。

    对合规有要求很正常吧?对齐训练不就是干这个的?

    组员看刘大海的样子,觉得他有点杞人忧天。

    这批标注的质量是高,高得惊人。

    要是出去跟别人说,我有一批高质量标注数据,质量太高了,还包含合规引导。

    那不会被当成抱怨,只会被当成炫耀。

    欠打的那种炫耀。

    要知道,鼎盛研究院做大模型的几个组,这段

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