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对于 num_completions=8,16,64 (DeepSeekMath 论文使用的 64),作者表示,不用再次计算上述所有值,而是使用了 1B 参数模型进行了测试,以显示内存增长。不过,作者还是建议大家在内存瓶颈得到修复之前使用 num_generations=4,也能获得不错的性能。


接下来,我想展示一种通过提示实例化完整语言模型助手的方法。技巧在于将提示设计成一个网页形式的对话,展现乐于助人的AI助手与人类之间的互动。模型将继续这段对话。为了编写提示,我使用了ChatGPT,这有点“元”,但我告诉它我想创建一个基于基础模型的OLM助手,并请它帮忙编写提示词。它生成的提示词相当不错,模拟了AI助手与人类的对话,AI助手知识渊博、乐于助人,能够回答各种问题。仅仅给出描述是不够的,添加一些人类助手与人类之间的对话回合,效果会更好。最后,我们将输入实际查询。


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