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Creación de datos de ajuste supervisados ​​a partir de NVIDIA Open-SWE-Traces: análisis de trayectoria, análisis de parches, presupuestos de tokens y métricas de uso de herramientas

banner(“PASO 3: Creación del marco de datos de análisis”) def process_example(ex): traj = normalize_trajectory(ex.get(“trajectory”)) rc = role_counts(traj) nf, add, dele, _files, _exts = parse_patch(ex.get(“model_patch”)) meta = normalize_metadata(ex.get(“metadata”)) full_text = “\n”.join(message_text(m)…

Una nueva investigación de Google DeepMind desafía la eficacia de los métodos de aprendizaje automático no supervisados ​​en la obtención de conocimientos a partir de modelos de lenguaje grandes

Los métodos no supervisados ​​no logran obtener conocimiento porque realmente priorizan características destacadas. Los componentes arbitrarios se ajustan a la estructura de coherencia. Se necesitan mejores criterios de evaluación. Se…