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13https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceFW/blogposhttps://huggingface.co/spaces/Lhttps://huggingface.co/spaces/HuggingFaceFW/blogpos?桶內(nèi)(cc原始100個(gè)桶)單獨(dú)去重，效果好于全局去重人工選擇在llama3的技術(shù)報(bào)告中也提到，使用llama2等模型作為質(zhì)量模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)模型選擇長上下文：Metabolicdistu無論是否給出前文，都很難推出后一段，說明關(guān)系質(zhì)量vs數(shù)量https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceFW/blogpos質(zhì)量vs數(shù)量https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceFW/blogpos?SI(Self-Influence)分?jǐn)?shù)：代表一條數(shù)據(jù)在當(dāng)前模型上的?階段二：接近飽和階段，降低具有較高SI分?jǐn)?shù)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集仍可能包含噪聲，過于嚴(yán)格的過濾可能會(huì)排除有用數(shù)據(jù)導(dǎo)致偏差。選取topk與referenceloss相差大的tokhttps://huggingface.co/spaces/LQéQé可以采取FIM(FillinMiddle)和predictnexttoken混合的方式。<|fim_prefix|>{code_pre}<|fim_suffix|>{code_suf}<|fim_middle|>{code_mid}<|endoftext|訓(xùn)練后期采取repo粒度的訓(xùn)練方案，可以更好的捕捉長期依賴數(shù)據(jù)合成-代碼數(shù)據(jù)-QA代碼合成-多步代碼合成-o1

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