Instrukcje / SFT · Meta / GAIR

LIMA: Less Is More for Alignment

Przełomowe badanie nad alignmentem pokazujące, że zaledwie 1000 starannie dobranych przykładów dorównuje GPT-4 pod względem jakości śledzenia instrukcji. Podważa założenie, że „więcej danych zawsze znaczy lepiej”. LIMA 65B było konkurencyjne wobec GPT-4 w testach preferencji ludzkich mimo zaledwie 1 tys. przykładów treningowych.

Wczytaj
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("GAIR/lima")
Podgląd przykładowego wiersza
{
  "conversations": [
    { "role": "user", "content": "What's the best way to learn a new programming language?" },
    { "role": "assistant", "content": "The fastest path is building something you actually care about. Pick a small project — a CLI tool, a web scraper, a game — and implement it in the new language. You'll naturally encounter the language's idioms and standard libraries through necessity rather than abstract tutorials." }
  ]
}

Fine-tuning z tym zbiorem danych

Szacowany VRAM do fine-tuningu z QLoRA (model bazowy 4-bit + adaptery LoRA), przy zachowawczych ustawieniach:

7B QLoRA · ~6GB VRAM13B QLoRA · ~10GB VRAM
Sprawdź, czy Twoje GPU to udźwignie →

Pierwszy fine-tuning? Przejdź przewodnik krok po kroku: Zrób fine-tuning pierwszego LLM w godzinę

Najczęstsze pytania

Czy mogę użyć LIMA: Less Is More for Alignment komercyjnie?

Nie w produkcie — LIMA: Less Is More for Alignment jest udostępniony na licencji CC-BY-NC-SA 4.0, która ogranicza użycie do badań i innych celów niekomercyjnych. Do komercyjnego fine-tuningu wybierz zbiór na liberalnej licencji z tej samej kategorii.

Ile danych zawiera LIMA: Less Is More for Alignment i czy potrzebuję wszystkich?

LIMA: Less Is More for Alignment zawiera 1k Rows. Rzadko potrzebujesz całości: do fine-tuningu stylu i formatu wystarcza kilkaset–kilka tysięcy przykładów — załaduj wycinek (np. split="train[:1000]") i zwiększaj skalę tylko, gdy jakość przestaje rosnąć.

Do czego LIMA: Less Is More for Alignment nadaje się najlepiej?

Style and format alignment with a tiny curated set - quality over quantity. Należy do sekcji „Instrukcje / SFT" naszego centrum zbiorów danych, gdzie znajdziesz alternatywy i zbiory komplementarne.