小模子若何比肩大模子，北理工宣告明德大模子MindLLM，小模子后劲重大

发布时间：2025-03-14 11:50:38 来源：邻家立顺网 作者：焦点

北京理工大学宣告双语轻量级语言模子，小模小模明德大模子—MindLLM 。若何

大型语言模子 (LLMs) 在种种做作语言使掷中揭示出了卓越的比肩北理功能
，可是大模德由于磨炼以及推理大参数目模子需要大批的合计资源 ，导致高昂的工宣告明老本 ，将狂语言模子运用在业余规模中仍存在诸多事实下场 。后劲因此 ，小模小模北理团队先从轻量级别模子入手 ，若何最大水平发挥数据以及模子的比肩北理优势 ，立足更好地效率特定规模 ，大模德削减卑劣使命的工宣告明磨炼与推理老本 。

10 月 24 日，后劲北京理工大学做作语言处置团队宣告系列双语轻量级狂语言模子明德  (Ming De LLM)——MindLLM，小模小模周全介绍了大型模子开拓历程中积攒的若何履历，涵盖了数据构建、比肩北理模子架构
、评估以及运用历程的每一个详细步骤。MindLLM 重新开始磨炼，具备 1.3B 以及 3B 两个版本 
， 在某些公共基准测试中不断立室或者逾越其余开源大型模子的功能。MindLLM 还引入了专为小型模子量身定制的立异指令调解框架，来实用增强其能耐。此外 ，在法律以及金融等特定垂直规模的运用，MindLLM 也具备卓越的规模顺应能耐
。

• 论文地址 ：https://arxiv.org/abs/2310.15777

MindLLM 走光

咱们分享了数据处置方面的履历 ，搜罗呵护高品质以及高比例的收集文本 、保存书籍以及对于话等临时数据、对于数学数据妨碍下采样 ，同时对于代码数据妨碍上采样。咱们建议平均地打乱数据以妨碍能耐学习，并将一些样天职块以用于小样本学习场景。

咱们的评估服从优于部份大型模子，在未运用指令微调以及对于齐时 ，MindLLM模子 在 MMLU 以及 AGIEval 评测上的功能优于 MPT-7B 以及 GPT-J-6B 等大型模子。在中文方面，MindLLM 在 C-Eval 以及 CMMLU 上展现出与更大参数模子至关的功能。详细来说 ，MindLLM-3B 在数学能耐上优于 MOSS-Base-16B 、MPT-7B 等较大模子，在双语能耐上逾越 Baichuan2-7B 以及 MOSS-Base-16B。而且，MindLLM-1.3B 在数学上比划一巨细的 GPT-Neo-1.3B 更好。

咱们比力了双语学习中两种差距的磨炼策略，并钻研在预磨炼时期是否坚持数据平均扩散的影响。咱们患上出的论断，对于容量规模有限的轻量级模子（≤7B）来说，经由预磨炼而后迁移磨炼的策略来实现数学、推理或者双语对于齐等重大能耐并非最优的，由于整合新知识以及现有知识是难题的。比照之下 
，更实用的策略是重新开始，散漫卑劣使命的需要，对于多种数据规范妨碍整合 ，从而确保所需能耐可能晃动且实用地取患上 。

咱们发如今指令调优历程中运用针对于特定能耐的定制数据
，可能显明增强轻量级模子的特定能耐，好比综合推理能耐或者学科知识能耐。

咱们介绍了运用基于熵的品质过滤策略构建指令集的措施，并证明了其在过滤轻量级模子的高品质指令调解数据方面的实用性。咱们证实，在轻量级模子的布景下，经由改善指令调优数据品质可能更实用地实现模子功能的优化，而不是仅仅削减数据量
。

咱们的模子在特定规模揭示出了卓越展现
，特意是在法律以及金融等规模 。咱们发现模子参数巨细的差距不会在特定规模内发生显明差距，而且较小的模子可能优于较大的模子。咱们的模子在特定规模优于参数巨细从 1.3B 到 3B 的所有模子 ，同时与参数巨细从 6B 到 13B 的模子坚持相助力，而且模子在特定规模内的分类能耐在 COT 措施下清晰增强。

数占无关

数据处置

咱们运用英文以及中文两种语言的磨炼数据 。英文数据源自Pile数据集，经由进一步处置。中文数据搜罗来自Wudao、CBooks等开源磨炼数据 ，以及咱们从互联网上爬取的数据。为确保数据品质
，咱们接管了严厉的数据处置措施 ，特意是对于从收集爬取的数据。

咱们接管的数据处置措施搜罗如下多少个方面：

格式洗涤 ：咱们运用网页剖析器从源网页中提取以及整理文本内容。这一阶段搜罗去除了无用的HTML、CSS ，JS标识以及神色标志 ，以确保文本的流利性 。此外，咱们处置了格式不不同的下场。咱们还保存了繁体中翰墨符，以便咱们的模子可能学习今世文学或者诗歌
。

低品质数据过滤：咱们凭证网页中的文本与内容的比例来评估数据品质。详细来说，咱们会清扫文本密度低于75%或者搜罗少于100其中翰墨符的网页。这一阈值是经由对于抽样网页妨碍开始测试判断的
。

数据去重 ：鉴于WuDao的数据也源自网页，某些网站可能会一再宣告相同的信息。因此，咱们接管了部份敏感哈希算法
，用以去除了一再内容 ，同时保存了咱们磨炼数据的多样性 。

敏感信息过滤：鉴于网页个别搜罗敏感内容，为构建一个自动正向的语言模子，咱们接管了开辟式措施以及敏感辞汇词库来检测以及过滤这些内容。为了呵护隐衷 ，咱们运用正则表白式来识别夷易近众信息，如身份证号码 、电话号码以及电子邮件地址，并用特殊标志妨碍交流。

低信息数据过滤 ：低信息数据，如广告 ，个别展现为一再内容 。因此，咱们经由火析网页文本内容中的短语频率来分说这种内容。咱们以为来自统一网站的频仍一再短语可能对于模子学习倒霉 。因此，咱们的过滤器主要关注广告或者未经认证的网站中的不断一再短语。

最终咱们取患了数据如下表 ：

Scaling Law

为了确保在深度学习以及大型语言模子的磨炼老本不断削减的情景下取患上最佳功能
，咱们妨碍了数据量以及模子容量之间的关连钻研，即Scaling Law
。在入手磨炼具备数十亿参数的大型语言模子以前  ，咱们首先磨炼较小的模子，以建树磨炼更大模子的扩展纪律。咱们的模子巨细规模从1万万到5亿参数不等 ，每一个模子都在搜罗高达100亿tokens的数据集上妨碍了磨炼。这些磨炼接管了不同的超参数配置，以及前文提到的相同数据集。经由火析种种模子的最终损失 ，咱们可能建树从磨炼FLOP（浮点运算数）到Loss之间的映射 。如下图所示，差距巨细的模子饱以及的磨炼数据量差距，随着模子巨细的削减，所需的磨炼数据也削减。为了知足目的模子的精确数据需要，咱们运用了幂律公式来拟合模子的扩展纪律 ，并预料出3B参数模子的磨炼数据量与Loss数值 ，并与实际服从妨碍比力（图中星标）
。

数据混合与数据课程

数据对于模子的影响主要涵盖两个方面 ：（1）混合比例，波及若何未来自差距源头的数据组合在一起 ，以在有限的磨炼估算下构建一个特定巨细的数据集；（2）数据课程，波及来自差距源头的数据的部署方式
，以磨炼模子特定的本领。

咱们将每一个数据源头等比例削减，用于磨炼15M参数目的模子。如下图所示，差距规范的数据对于学习功能以及模子最开幕果有差距的影响
。好比，数学题数据的最终损失较低，学习速率较快  ，表明它具备加倍清晰的方式且简略学习
。比照之下，来自信息丰硕的书籍或者多样化的收集文本的数据需要更长的顺应光阴。一些规模相似的数据可能在损失上加倍挨近，好比技术相关数据以及百科全书 。

为了进一步探究模子从繁多数据泛化到其余数据的功能 ，咱们运用这些在繁多数据上磨炼好的模子在其余数据上妨碍测试 ，服从如下图所示：

差距数据集揭示出差距水平的泛化能耐 ，好比：网页文本、百科全书以及问答数据磨炼的模子在多个数据源上揭示出较强的泛化能耐，表明它们的内容搜罗了各个规模的多样信息 。比照之下 ，学术论文数据以及代码数据磨炼的模子在数学能耐上展现卓越，但在泛化方面较弱 ，可能是由于规模特定性以及配合的格式信息。

此外，咱们妨碍了一再的数据比例调解，以失调模子在种种本领以及数据规范之间的展现。基于咱们的试验，咱们最终判断了数据混合比例的一些原则：

• 坚持高品质收集文本以及百科全书数据的比例 ，由于它们具备多样性 
  。

• 飞腾数学数据的比例，以防止过拟合。

• 运用代码以及学法术据来增强数学能耐 ，同时经由多样化的抽样以及相关处置减轻格式的影响。

• 保存一些对于话以及书籍数据，有助于学习长程依赖关连 。

除了混合比例 ，数据课程（数据的磨炼挨次）也会影响模子的能耐学习 。试验表明，差距源头的数据将使模子学习差距的本领
 ，由于本领之间的相关性，接管特定的学习挨次可能有助于模子学习新的本领 。咱们的试验会集于非平均混合数据以及语言迁移学习对于模子能耐的影响。咱们的试验表明 ，非平均混合数据会导致模子在统一规范数据上妨碍不断磨炼，这更挨近于高下文内学习的情境，因此在少样本学习方面展现更好；可是，由于学习的不屈均性，前期可能会泛起清晰的淡忘天气。此外，语言迁移学习有助于模子取患上双语能耐
，经由语言对于齐可能后退部份功能，但咱们以为运用混合语言数据妨碍磨炼更有利于模子能耐的调配与习患上。

MindLLMs 模子架构

MindLLM-1.3B接管的是GPTNeo-1.3B相同的模子架构 ，而MindLLM-3B则是在此根基上削减了一些改善
。基于磨炼晃动性以及模子能耐方面的思考，咱们运用旋转位置编码（RoPE）DeepNorm、RMS Norm、FlashAttention-二 、GeGLU等优化算子。

咱们在GPTNeo-1.3B的根基上削减了中文词表，并接管迁移学习的策略磨炼MindLLM-1.3B的双语能耐
。而MindLLM-3B ，咱们则是运用来自SentencePiece的BPE来对于数据妨碍分词 ，咱们的Tokenizer的最终辞汇量巨细为125,700。经由两种差距的双语磨炼方式，咱们总结了一些普遍适用的预磨炼措施 。

预磨炼

预磨炼细节

咱们运用了两种差距的策略重新磨炼双语模子MindLLM。对于MindLLM-3B，咱们直接在混合的中英文双语数据上预磨炼了800,00步 ，同时学习中英文能耐；对于MindLLM-1.3B，咱们首先在英文数据集上妨碍预磨炼101,100步
，而后运用中英文混合数据磨炼了105,900步 。预磨炼细节如下
：

预磨炼阶段评估

较小的模子可能击败更大的模子

为评估模子的中英文能耐，咱们运用MMLU(5-shot)以及AGIEval(4-shot)评估模子英文能耐，运用C-Eval(5-shot)以及CMMLU(4-shot)评估模子的中文能耐。其中AGIEval接管英文部份的多选题部份。评估服从如下  ：

在英文展现上 ，MindLLMs平均水平逾越了GPT-J-6B，MPT-7B
，MOSS-Base-16B等更大的模子，并挨近Falcon-7B，而后者均有更大的模子规模以及更多的预磨炼数据。在中文能耐上 ，MindLLMs则以及开源的LLMs展现至关。值患上剖析的是，当初MindLLMs仍在磨炼增强中。

此外，咱们发现数据量更少 ，可是运用了中英文数据磨炼的MindLLM-1.3B在MMLU上的展现优于GPT-Neo-1.3B ，咱们预料这可能是双语学习带来的增益，由于差距语种在能耐之间也存在共通性。详细试验以及合成可魔难论文4.4节 。

较小的模子在详细能耐上存在重大的后劲

对于轻量级模子，在运用于卑劣使命时，惟独要存在相关的能耐上揭示出卓越的展现即可。因此，咱们本部份想要探究MindLLMs以及其余轻量级LLM在(≤7B)详细能耐上的展现以及影响因素 。

咱们主要从数学能耐 、推理能耐以及双语对于齐能耐三个角度评估差距模子展现，由于这三种能耐重大且对于双语模子的运用相对于紧张 。

(1) 数学

咱们运用Arithmetic(5-shot)数据集评估模子的算数能耐，运用GSM8K(4-shot)以及MATH(4-shot)评估模子的通用数学能耐。评估服从如下：

咱们发现，MindLLM-3B在数学能耐上的平均分数抵达了16.01 ，逾越了MOSS-Base-16B(15.71)以及MPT-7B(13.42)
 ，GPT-J-6B(13.15) 。此外MindLLM-1.3B的数学平均水平也逾越了相同巨细的GPT-Neo-1.3B。以上服从表明，轻量级模子在数学上有着重大的后劲 ，较小的模子也可能在详细规模展现出逾越概况与更大模子至关的水平 。进一步，咱们可能看到数学能耐较为卓越的(均分≥15)
，除了MindLLM-3B
，均为7B摆布的模子。这表明，如数学能耐相似的重大能耐的周全取患上可能会收到模子规模的限度，这一预料可能进一步在模子双语能耐以及推理能耐的评估进一步展现 。

(2) 推理

咱们运用HellaSwag、WinoGrande评估模子语言推理能耐(5-shot)，运用LogiQA评估模子逻辑推理能耐(5-shot) 
，运用PubMedQA、PIQA、MathQA评估模子知识推理能耐(5-shot) ，运用BBH评估模子综合推理能耐(3-shot)。详细评估服从如下 ：

首先，在模子容量有限的条件下，双语带来的能耐增益可能需要以及语言学习对于模子能耐容量的破费妨碍失调。语言学习会占有部份模子能耐容量，使患上重大能耐如推理能耐可能无奈周全取患上
 。好比MindLLM-1.3B在英文MMLU评估目的上均优于GPT-Neo-1.3B ，但在推理能耐的平均水平上弱于后者(35.61 vs 38.95)。而Blooms的推理能耐不特意卓越，但后续评估的双语能耐卓越，这也确定水平上印证了以上意见
。其次
，规模越大的预磨炼数据集可能搜罗的天下知识更多，这样边有助于模子妨碍推理使命，好比Open-LLaMA-3B的推理展现以及较大的模子展现至关 ，而其预磨炼数据为1T B，逾越了此外同规模的模子所运用的预磨炼数据 
。因此，较小规模的模子仍是可能有后劲在推理能耐上取患上以及较大模子至关的展现 。此外
，咱们发现MOSS在推理上的水平彷佛不曩昔期代码数据的学习取患上增益而展现更好(MOSS在CodeGen上妨碍了不断磨炼) ，但相关使命表明，代码简直有利于模子推理能耐的提升 ，那末事实代码数据若何以及何时退出磨炼来增强模子的推理能耐值患上进一步品评辩说。

(3) 双语能耐

咱们运用Flores-101(8-shot)中的zh-en部份评估双语概况多语模子在中英文上的对于齐能耐。咱们退出Chinese-LLaMA-2-7B妨碍评估，其为在LLaMA-2-7B根基上妨碍中文规模顺应的模子。服从如下所示 ：

咱们发现 ，模子在英文到繁体中文的翻译展现均欠安，这次若是预磨炼数据中的繁体中文占比很少 。除了此外 ，惟独Blooms以及MindLLM-3B在中文到英文以及英文到中文双向的语言对于齐上展现卓越，其次为LLaMA-2-7B以及MOSS-Base-16B。而LLaMA-7B以及Open-LLaMA-7B则只能在中文到英文上对于齐  。散漫模子预磨炼的数据可能知道，Blooms以及MindLLM-3B的预磨炼数据中中英文比例较失调，而LLaMA-2-7B中中文数据比例远低于英文，在LLaMA-7B以及Open-LLaMA-7B的预磨炼数据中中文比例更少。

因此，咱们有两个论断，其一是模子可能经由在某种语言上妨碍大批的磨炼学习到经由的语言展现，同时混入大批的另一种语言就能清晰并妨碍单向对于齐，如LLaMA-7B以及Open-LLaMA-7B的展现。其二则是，若需要取患上更好的双语或者多语对于齐能耐，那末在预磨炼开始阶段就需要有较失调的双语或者多语数据比例，如Blooms以及MindLLM-3B 。进一步 ，咱们发现MOSS-Base-16B以及Chinese-LLaMA-2-7B存在较公平的中英文数据比例 ，单仍是不展现出双向对于齐 ，咱们的假如是双语对于齐能耐在迁移磨炼的时候退出是难题的，由于此时的模子已经存在了大批的知识 ，这在容量较小的情景下会发生矛盾矛盾。这也讲明了容量更小，前期单语磨炼的数据量少的MindLLM-1.3B也不取患上双语对于齐能耐的天气。而Baichuan2-7B在其余展现方面颇为卓越，可能也就占有了较大的能耐容量 ，无奈学习到较好的双向对于齐能耐。

(4) 总结

经由评估预磨炼阶段的评估服从 ，咱们有一下两个论断：

• 轻量级模子在特定的规模概况能耐上有重大的后劲逾越概况抵达更大模子的水平
  。

• 对于容量有限的模子(≤7B)
  ，咱们可能在预磨炼数据中凭证卑劣使命的详细能耐需要公平调配数据比例，这样有利于模子重新晃动地学习取患上目的能耐，并妨碍差颇为识与能耐的融会以及增长。

此外，论文中还比力了是否坚持数据平均扩散对于模子预磨炼功能的影响 ，试验服从展现相似课程学习的数据妄想方式可能在前期战争均混合的数据妄想方式下磨炼的模子展现至关
，可是最终可能泛起苦难性淡忘而导致展现猛然着落，而后者展现则更不断晃动 ，取患上的预磨炼数据知识也愈加周全，这也佐证了以上第二点论断。此外咱们发现相似课程学习的数据妄想方式可能发生更多有利于增强模子高下文学习能耐的数据扩散
。详细细节可能魔难论文4.5部份。

指令微调

咱们想要品评辩说在轻量级模子上，差距种别数据集的指令微调会有甚么样的功能展现。下表是咱们运用的指令微调数据集，搜罗咱们重新妄想的中文数据集MingLi、果真数据集Tulu（英文）以及中英双语数据集MOSS
。

对于MindLLM来说 ，指令微调的数据品质要比数据数目愈减轻要。

MindLLM-1.3B以及MindLLM-3B模子在差距数据下指令微调后在C-Eval上的功能展现如下。从试验服从看，运用精心筛选的50,000条指令微调数据集磨炼的模子功能要高于多样性高、数据量大的指令微调数据集磨炼的模子功能。同样，在英文目的MMLU上 ，模子也展现出相同的功能(详见论文Table 14)。因此 ，对于轻量级模子来说 ，若何界说以及筛选出高品质的指令微调数据集黑白常紧张的 。

基于数据熵的指令微调数据筛选策略

若何界说高品质的指令微调数据？有学者提出指令微调数据的多样性可能代表指令微调数据集的数据品质。可是凭证咱们的试验发现 ，指令微调的数据熵以及数据长度会愈加影响轻量级模子的功能。咱们将每一条数据在预磨炼模子上的交织熵损失界说为该数据的数据熵，并经由K-Means算法凭证数据熵对于数据妨碍聚类患上到差距的数据簇。MindLLM经由每一个数据簇的指令微调后再C-Eval的服从如下表所示（MMLU的服从详见论文Table19）：

凭证表中服从可知 ，MindLLM-1.3B以及MindLLM-3B在差距数据簇上的展现相差清晰。进一步的，咱们对于数据熵以及模子在C-Eval以及MMLU上的精确率的关连妨碍以及函数拟合合成，如图所示：

图像中红色五角星的点为预磨炼模子的熵值。凭证合成可知  ，当数据的熵比预磨炼模子的熵高1-1.5时 ，模子经由该区间的数据指令微调后功能最佳。因此 ，咱们经由数据熵界说了高品质数据 ，而且提出了筛选高品质数据的措施。

MindLLM可能经由指定指令微调数据集取患上特定能耐

为了探究MindLLM是否经由指令微调实用的提升其特定能耐，咱们运用万卷数据会集的exam数据部份微调模子
，目的是为了增强模子的学科知识能耐
。咱们在C-Eval上妨碍了评估 ，服从如下：

可能看到，经由指令微调之后，模子在学科知识能耐上有了很大的提升，1.3B的MindLLM的功能致使逾越ChatGLM-6B 、Chinese-Alpaca-33B等更大规模的模子 。因此咱们以为MindLLM在指令微调后可能提升其特定能耐 ，又鉴于其轻量级的特色，更适宜部署在卑劣垂直规模使命之中 。

规模运用

为了揭示小模子在详细规模运用的下场
，咱们接管了在金融以及法律两个果真数据集来做出验证。从服从中可能审核到
，模子的参数巨细对于规模功能有确定影响，但展现并不清晰。MindLLM的功能在规模运用内逾越了此外划一规模的模子，而且与更大的模子有可比性。进一步证明了小模子在规模运用落地有极大后劲。

金融规模

在该规模
，对于金融数据妨碍表激情知分类使命。首先
，咱们从西方财富网爬取了2011年5月13日至2023年8月31日的数据，并凭证接下来的股价晃动对于数据妨碍了标志。随后，凭证日期将数据散漫为磨炼集以及测试集。思考到类此外不屈衡性，咱们对于数据妨碍了采样，最终运用了32万条数据作为磨炼集，而测试集则接管了2万条数据。

咱们经由两种差距的磨炼措施来比力差距模子的展现。第一，仅适用重大的把守微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）对于文本妨碍分类磨炼
。第二  ，从ChatGPT中蒸馏推理历程数据，并将其作为辅助数据削减到磨炼中，详细接管了COT（Chain-Of-Thought）磨炼方式。

试验服从表明 ，经由填补辅助信息
，可能在差距水平上提升所有baseline模子以及MindLLM模子下场 。进一步可审核到
，COT 磨炼使患上 MindLLM-1.3B 以及 3B 的功能比 SFT磨炼功能分说后退了 27.81% 以及 26.28% ，除了Baichuan-7B之外
，MindLLM比其余模子后退幅度愈加清晰
。此外，MindLLM-1.3B 以及 3B 在相同规模下抵达了最佳功能，而且逾越了 ChatGLM2-6B 以及 Open-LLaMA-7B。

法律规模

咱们群集了一些果真的法律相关数据，并散漫了一些通用指令数据对于 MindLLM 妨碍指令微调 (SFT)。为了探究数据的 token 长度是若何影响模子在详细规模上的功能的
，咱们运用差距数据长度的数据来分说磨炼 MindLLM 。咱们首先筛选了长度小于450的全副数据，而后分说运用 MindLLM-1.3B 以及 MindLLM-3B 的Tokenizer筛选出长度在200-300以及300-450之间的数据 。数据统计以及所对于应的磨炼模子如下表所示 ：

为了防止人类评估发生的倾向以及业余知识缺少组成的过错，咱们运用接管chatgpt作为评估器 ，详细措施如下。由ChatGPT天生的多轮法律咨询对于话数据集，提取了其中100个对于话作为咱们的评估数据。咱们运用ChatGPT来评估模子对于法律咨询的回覆  ，让ChatGPT对于模子的回覆妨碍排序，再凭证排序服从合计Elo分数。最终筛选出一个最佳模子作为 MindLLM-Law 以及此外开源模子比照力 。

对于 Bloom ，GPT-Neo 以及 Open-LLaMA 模子运用了以及 MindLLM-Law 同样的数据集妨碍了微调，比力服从如下所示：

服从展现 MindLLM-Law 尚未逾越具备 13B 参数的模子以及 ChatGLM2-6B，其主要原因是咱们在预磨炼阶段法律方面数据缺少，未能带来更大的增益 。可是 ，MindLLM相较于 Baichuan2-7B-Chat、微调后的 Open-LLaMA-7B 以及其余同规模模子来说 ，部份优势颇为清晰 。

总结

本文介绍了 MindLLM 系列模子，当初搜罗两款轻量级狂语言模子 。咱们详细品评辩说了它们的磨炼历程，搜罗数据处置、预磨炼、微调、以及规模运用，分享了在这些规模所积攒的珍贵履历以及技术运用 。尽管 MindLLM 的参数规模相对于较小，但它们在多个功能评测中展现卓越，致使在某些方面逾越了一些更概况量的模子 。MindLLM 在规模顺应方面相对于其余轻量模子展现出更卓越的功能 。同时 ，与更大规模的模子比照 ，它们可能以更快的磨炼速率以及更少的磨炼资源取患上至关的下场。基于以上合成，咱们以为小模子依然具备极大的后劲 。咱们将进一步提升数据品质 ，优化模子磨炼历程以及扩展模子规模，以多维度方式提升 MindLLM 的功能。未来，咱们妄想在更多卑劣使命以及特定规模妨碍试验 ，以更深入地实现轻量级大模子的详细运用
。

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