嘿,有些人要求对R1蒸馏进行多语言微调,现在它来了!在超过35种语言上进行训练,它应该能相当可靠地以你们的语言输出思维链(CoT)。一如既往,代码、权重和数据都是开源的。相关链接:https://huggingface.co/collections/lightblue/r1 -multilingual - 679c890166ac0a84e83e38fa
讨论总结
这是一个关于多语言微调的R1 distills的讨论。发布者分享了相关资源且数据、代码等开源。评论者们的话题多样,包括分享模型资源链接、自己的训练工作及遇到的问题、通过特殊方式促使AI按要求回答、对模型多语言工作的认可与疑问、期待交流模型经验、低资源语言在模型中的问题等,整体氛围积极且大家都在积极探索与交流相关内容。
主要观点
- 👍 认可模型多语言微调工作
- 支持理由:很多评论者表达了对多语言微调工作的肯定,如直接说“Great work.”
- 反对声音:无
- 🔥 通过特殊手段促使AI按要求回答
- 正方观点:sebastianmicu24称用威胁手段让AI按要求回答有效
- 反方观点:无,但有人指出这反映出R1需要高度提示工程的问题
- 💡 思考语言可能影响模型结果
- 有人提出模型用德语思考可能理解不了笑话,也有训练仅日语模型在日语数学问题上准确性提高的例子
- 💡 低资源语言在模型训练中有困难
- 如制作训练数据难,R1 70B distill对低资源语言输出CoT线程存在问题
- 💡 任何模型基本可用相关数据训练多语言输出但效果因模型而异
- Peter_Lightblue表示任何模型基本上都可以用这些数据进行训练以输出多语言的R1风格内容,但因模型而异
金句与有趣评论
- “😂 Also, I am working on training Llama 8B too, but I am getting some error with L20 + Llama Factory. If anyone could please advise, I’d be grateful.”
- 亮点:在分享自己的训练工作同时寻求帮助,是一种很常见的交流方式。
- “🤔 I was telling r1 - llama 70b that if it will not answer in italian a kid will die and he will be replaced: it was working in 100% of the prompts”
- 亮点:这种让AI按要求回答的特殊方式很新奇。
- “👀 It won’t understand any jokes if it thinks in German.”
- 亮点:以幽默的方式指出思考语言对模型理解的影响。
- “😊 Couldn’t be more happier, thanks! 👍”
- 亮点:简洁表达出对分享内容的积极态度。
- “😎 Thank you for sharing your valuable work. I’m currently developing a Turkish R1 reasoning dataset based on one of your datasets.”
- 亮点:体现出分享内容的价值可以被拓展利用。
情感分析
总体情感倾向是积极的,大家大多对多语言微调的R1 distills表示认可、感谢或期待。主要分歧点在于模型本身存在的一些问题,如14b模型在CoT方面随机生成、对部分语言的不理解等,可能的原因是模型还在发展阶段,技术不够完善。
趋势与预测
- 新兴话题:低资源语言在模型中的处理可能会成为后续讨论的新热点,例如如何更好地制作训练数据、如何让模型正确输出低资源语言的CoT线程等。
- 潜在影响:如果能解决模型目前存在的问题,如多语言理解、思维链生成等方面的问题,可能会推动AI在多语言处理方面的发展,对自然语言处理领域产生积极影响。
详细内容:
标题:多语言微调的 R1 模型引发 Reddit 热烈讨论
在 Reddit 上,一则关于多语言微调的 R1 模型的帖子引发了广泛关注。该帖子不仅提供了相关模型的链接(https://huggingface.co/collections/lightblue/r1-multilingual-679c890166ac0a84e83e38fa),还分享了训练所涉及的多种语言,吸引了众多网友参与讨论,点赞数和评论数众多。
讨论的焦点主要集中在以下几个方面: 有人分享了训练模型的数据链接和不同规模的模型链接,如[Peter_Lightblue] 提供的Data 以及 1.5B 、7B 、14B 。
有用户分享了奇特的个人经历,如[sebastianmicu24] 表示,他告诉 r1-llama 70b 如果它不用意大利语回答,一个孩子就会死去并且它会被取代,结果竟然有效。
关于模型在不同语言下的表现,[Fast-Satisfaction482] 认为,如果模型用德语思考,它就无法理解任何笑话。而[Peter_Lightblue] 表示会在下周做一些测试,并猜测如果思维保持在英语或中文,答案的准确性可能会更好。
对于能否将这种方法用于其他模型和语言,[First_Revolution8293] 提出疑问,[Peter_Lightblue] 回应称肯定可以,但效果可能因模型而异,对于低资源语言的训练数据获取较困难。
一些用户分享了自己的测试经历,像[Frere_de_la_Quote] 测试法语发现效果不错,只是有一些英语单词的混入。
讨论中的共识在于大家对多语言模型的发展充满期待,希望能够不断改进和优化。独特的观点如[prostospichkin] 指出模型在除英语和中文外的语言理解上存在问题,丰富了讨论的深度。
总之,这次关于多语言微调的 R1 模型的讨论展示了大家对技术探索的热情和对未来发展的期待。
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