作者微调Demoscener-7B生成Dweet续写
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作者微调Demoscener-7B生成Dweet续写
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AI 综述
作者 datavorous_ 以 Qwen2.5-Code-7B 为基座，在 Dwitter.net 的 25k 条 Dweet 上继续预训练，得到 Demoscener-7B；30 条留出样本的困惑度从 28.63 降到 8.57。 随后作者按 Dweet 的“awesomeness”评分构建课程学习，400 步内将前 1000 名的采样概率提升到约 67%。模型目标是采样未完成 Dweet 的合理续写，并按个人审美删改拼接代码片段。模型和数据集已发布在 HuggingFace。
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最新进展11月1日 02:08
用 Qwen2.5-Code-7B 后训练一个 Dweet 自动补全模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月1日
- Hacker News用 Qwen2.5-Code-7B 后训练一个 Dweet 自动补全模型
作者以 Qwen2.5-Code-7B 为基座，在 Dwitter.net 的 25k 条 Dweet 上做继续预训练，30 条留出样本的困惑度从 28.63 降到 8.57。随后按 Dweet 的“awesomeness”评分构建课程学习，400 步内将前 1000 名的采样概率提升到约 67%。目标是采样未完成 Dweet 的合理续写，并按个人审美删改拼接代码片段。
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