作者用Dwitter数据后训练代码补全模型
热点事件持续更新
作者用Dwitter数据后训练代码补全模型
1 篇报道1 个报道来源17 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
作者以 Qwen2.5-Code-7B 为基座，在 25k 条 Dwitter 140 字符 JavaScript demo 上做继续预训练，30 条留出样本的困惑度从 28.63 降到 8.57。 随后作者按 Dwitter 的“awesomeness”评分构建课程学习，400 步内将前 1000 名样本的采样概率从 20% 提升到约 67%，用于生成未完成 Dweet 的合理续写。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展11月1日 02:08
用 Qwen2.5-Code-7B 后训练一个 Dwitter 代码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 Dwitter 代码补全模型
作者以 Qwen2.5-Code-7B 为基座，在 25k 条 Dwitter 140 字符 JavaScript demo 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 Dwitter 的“awesomeness”评分构建课程学习，400 步内将前 1000 名样本的采样概率从 20% 提升到约 67%，用于生成未完成 Dweet 的合理续写。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。