Agentic Long Context Understanding QA
Dataset dédié à la compréhension et réponse à des questions sur des contextes textuels très longs. Optimisé pour fine-tuning SFT et DPO sur modèles LLM.
Description
Le dataset Agentic Long Context Understanding QA contient des exemples de questions-réponses basées sur des contextes textuels très longs, nécessitant des modèles capables de traiter et d’inférer sur des séquences étendues. Il est conçu pour permettre l’entraînement supervisé (SFT) et par politique différentiable (DPO) de modèles de langage, avec un focus sur des architectures avancées comme la ring-attention et DeepSpeed pour optimiser la gestion des longues séquences.
À quoi sert ce dataset ?
- Former des modèles capables de gérer des contextes très longs pour améliorer la compréhension en QA.
- Tester et améliorer des techniques d’attention spécialisées (ring-attention) sur de longues séquences.
- Entraîner des modèles via SFT ou DPO pour des tâches complexes nécessitant mémoire contextuelle étendue.
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, le dataset peut être enrichi par l’ajout de nouveaux exemples issus de contextes spécifiques ou personnalisés, ainsi que par une annotation supplémentaire pour détailler les types de questions ou la difficulté des contextes. Le pipeline de génération est open-source, permettant de créer facilement des extensions adaptées à des cas d’usage particuliers.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Chercheurs NLP avancés
- Développeurs LLM
- Projets QA sur longs documents
🔧 Outils compatibles
- OpenRLHF
- DeepSpeed
- Frameworks PyTorch
- Bibliothèques ring-attention
💡 Astuce
Utilisez le pipeline de génération fourni pour adapter facilement le dataset à vos besoins spécifiques en modifiant les scripts.
Questions fréquemment posées
Quel type de modèles peut-on entraîner avec ce dataset ?
Principalement des modèles de langage large (LLM) capables de gérer des contextes très longs, utilisant des mécanismes d’attention spécialisés.
Ce dataset est-il adapté aux débutants en NLP ?
Non, il requiert des compétences techniques avancées pour gérer les pipelines de génération et les modèles optimisés.
Peut-on enrichir le dataset avec ses propres données ?
Oui, le pipeline open-source permet d’ajouter des exemples personnalisés et d’adapter les scripts de génération selon les besoins spécifiques.
