Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Voor mijn machine learning onderzoeksproject wil ik een groot taalmodel (LLM) verfijnen voor een specifieke versterkingsleertaak. In deze taak is een agent een LLM augmented by execution environment (bijv. Python REPL). De agent interacteert met een formele verificateur. Het doel van de agent is om een technische taak op te lossen. Ik wil beginnen met een pre-getraind model dat voldoet aan de volgende voorwaarden: * Het model kan efficiënt worden verfijnd met behulp van A100 Nvidia GPU's in minder dan 100 GPU-uren; * Getraind op academische papers (bijv. arxiv) en code (bijv. Github); * Publiek beschikbaar. Doe het volgende: 1. Wat voor model het beste is voor mijn doel? Gelieve mijn voorwaarden niet te herhalen; geef in plaats daarvan een advies over wat ik moet doen bij het kiezen van een model. 2. Beschrijf hoe dergelijke modellen, bv. een website met een voorgetrainste LLM-zoekmodellen of een goede zoekopdracht te vinden.

###

### Antwoord:
Voor mijn machine learning onderzoeksproject wil ik een groot taalmodel (LLM) verfijnen voor een specifieke versterkingsleertaak. In deze taak is een agent een LLM augmented by execution environment (bijv. Python REPL). De agent interacteert met een formele verificateur. Het doel van de agent is om een technische taak op te lossen. Ik wil beginnen met een pre-getraind model dat voldoet aan de volgende voorwaarden: * Het model kan efficiënt worden verfijnd met behulp van A100 Nvidia GPU's in minder dan 100 GPU-uren; * Getraind op academische papers (bijv. arxiv) en code (bijv. Github); * Publiek beschikbaar. Doe het volgende: 1. Wat voor model het beste is voor mijn doel? Gelieve mijn voorwaarden niet te herhalen; geef in plaats daarvan een advies over wat ik moet doen bij het kiezen van een model. 2. Beschrijf hoe dergelijke modellen, bv. een website met een voorgetrainste LLM-zoekmodellen of een goede zoekopdracht te vinden.
Voor uw specifieke taak zou een Transformer-gebaseerd taalmodel zoals BERT, GPT-2 of RoBERTa een goede keuze zijn. Bij het kiezen van een model moet u rekening houden met de volgende factoren: De grootte van het model, omdat grotere modellen betere prestaties hebben, maar ook meer rekenkosten voor fine-tune; het domeinspecspecific van de pre-opleidingsgegevens, zoals modellen die zijn opgeleid op academisch papier en code niet goed kunnen presteren op andere soorten tekst; De pre-opleidingsdoelstelling, zoals modellen die zijn opgeleid voor taalgeneratietaken (bijv. GPT-2) kan niet goed presteren op taken die een meer gestructureerd begrip van tekst vereisen (bijv. vraag of vraag beantwoorden); de beschikbaarheid van voorgetrainde gewichten en fijn-af-af-af-af-af-af-af-schrift scripten, aangezien deze het gemakkelijker maken om te beginnen met uw fine-afstemmingsproces. U kunt pre-getra-getrainleerde taalmodellen vinden van verschillende bronnen, waaronder academische documenten, onderzoeksinstellingen, onderzoeksinstellingen en commerciële organisaties. Een goed uitgangspunt voor het vinden van voorgetra voorgetrainde modellen is de Hugging F F Facee Model Hub (https://De voordelen van RoBERTa omvatten de grotere omvang en het meer geoptimaliseerde pre-trainingsproces. Echter, net als BERT was RoBERTa niet specifiek voorgetraind op academische pap en code, zodat de prestaties op je taak niet optimaal optimaal zijn. ALBERT: ALBERT (A Lite BERT) is een lichtere versie van BERT die geoptimaliseerd is voor het berekenen-efficiënt-efficiënt fine-tuning. Voordelen van ALBERT zijn het kleine formaat en efficiënte fine-tuning proces, waardoor het een goede keuze is als je beperkte rekenmiddelen hebt. Echter, het kleinere formaat kan ook resulteren in lagere prestaties in vergelijking met BERT of RoBERTaaaaaaa, of BERT of RoBERTaaaaa, in vergelijking met BERT of RoBERTaa. De voordelen van RoBERTa zijn de voordelen van RoBERTa, die RoBERTa's RoBERTa's grotere en meer geoptimaliseerde pre-opleidingen zijn. Voordelen van RoBERTa, zijn grotere en meer geoptimaliseerde pre-opleiding. Voor-opleidingen van RoBERTa, zijn voordelen.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Voor mijn machine learning onderzoeksproject wil ik een groot taalmodel (LLM) verfijnen voor een specifieke versterkingsleertaak. In deze taak is een agent een LLM augmented by execution environment (bijv. Python REPL). De agent interacteert met een formele verificateur. Het doel van de agent is om een technische taak op te lossen. Ik wil beginnen met een pre-getraind model dat voldoet aan de volgende voorwaarden: * Het model kan efficiënt worden verfijnd met behulp van A100 Nvidia GPU's in minder dan 100 GPU-uren; * Getraind op academische papers (bijv. arxiv) en code (bijv. Github); * Publiek beschikbaar. Doe het volgende: 1. Wat voor model het beste is voor mijn doel? Gelieve mijn voorwaarden niet te herhalen; geef in plaats daarvan een advies over wat ik moet doen bij het kiezen van een model. 2. Beschrijf hoe dergelijke modellen, bv. een website met een voorgetrainste LLM-zoekmodellen of een goede zoekopdracht te vinden.

###

### Antwoord:
Voor uw specifieke taak zou een Transformer-gebaseerd taalmodel zoals BERT, GPT-2 of RoBERTa een goede keuze zijn. Bij het kiezen van een model moet u rekening houden met de volgende factoren: De grootte van het model, omdat grotere modellen betere prestaties hebben, maar ook meer rekenkosten voor fine-tune; het domeinspecspecific van de pre-opleidingsgegevens, zoals modellen die zijn opgeleid op academisch papier en code niet goed kunnen presteren op andere soorten tekst; De pre-opleidingsdoelstelling, zoals modellen die zijn opgeleid voor taalgeneratietaken (bijv. GPT-2) kan niet goed presteren op taken die een meer gestructureerd begrip van tekst vereisen (bijv. vraag of vraag beantwoorden); de beschikbaarheid van voorgetrainde gewichten en fijn-af-af-af-af-af-af-af-schrift scripten, aangezien deze het gemakkelijker maken om te beginnen met uw fine-afstemmingsproces. U kunt pre-getra-getrainleerde taalmodellen vinden van verschillende bronnen, waaronder academische documenten, onderzoeksinstellingen, onderzoeksinstellingen en commerciële organisaties. Een goed uitgangspunt voor het vinden van voorgetra voorgetrainde modellen is de Hugging F F Facee Model Hub (https://De voordelen van RoBERTa omvatten de grotere omvang en het meer geoptimaliseerde pre-trainingsproces. Echter, net als BERT was RoBERTa niet specifiek voorgetraind op academische pap en code, zodat de prestaties op je taak niet optimaal optimaal zijn. ALBERT: ALBERT (A Lite BERT) is een lichtere versie van BERT die geoptimaliseerd is voor het berekenen-efficiënt-efficiënt fine-tuning. Voordelen van ALBERT zijn het kleine formaat en efficiënte fine-tuning proces, waardoor het een goede keuze is als je beperkte rekenmiddelen hebt. Echter, het kleinere formaat kan ook resulteren in lagere prestaties in vergelijking met BERT of RoBERTaaaaaaa, of BERT of RoBERTaaaaa, in vergelijking met BERT of RoBERTaa. De voordelen van RoBERTa zijn de voordelen van RoBERTa, die RoBERTa's RoBERTa's grotere en meer geoptimaliseerde pre-opleidingen zijn. Voordelen van RoBERTa, zijn grotere en meer geoptimaliseerde pre-opleiding. Voor-opleidingen van RoBERTa, zijn voordelen.