A good language model should learn correct language usage, free of biases and errors.

يُعرَّف نموذج اللغة الجيد بأنه النموذج الذي يتعلم الاستخدام الصحيح للغة، خالٍ من التحيزات والأخطاء. يُعتبر هذا المبدأ حيويًا لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على فهم وتوليد اللغة البشرية بشكل فعال. التركيز على القضاء على التحيزات والأخطاء أمر أساسي لضمان موثوقية نماذج اللغة واستخدامها في تطبيقات متنوعة دون perpetuating misinformation أو التمييز.

Un buen modelo de lenguaje se define como aquel que aprende el uso correcto del lenguaje, libre de sesgos y errores. Este principio es crucial para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial que puedan entender y generar el lenguaje humano de manera efectiva. El enfoque en eliminar sesgos y errores es esencial para garantizar que los modelos de lenguaje sean fiables y puedan utilizarse en diversas aplicaciones sin perpetuar la desinformación o la discriminación.

Un bon modèle de langage est défini comme celui qui apprend l'utilisation correcte de la langue, sans biais ni erreurs. Ce principe est crucial pour le développement de systèmes d'intelligence artificielle capables de comprendre et de générer efficacement le langage humain. L'accent mis sur l'élimination des biais et des erreurs est essentiel pour garantir que les modèles de langage soient fiables et puissent être utilisés dans diverses applications sans perpétuer la désinformation ou la discrimination.

A good language model is defined as one that learns correct language usage, free of biases and errors. This principle is crucial for the development of artificial intelligence systems that can understand and generate human language effectively. The focus on eliminating biases and errors is essential for ensuring that language models are reliable and can be used in various applications without perpetuating misinformation or discrimination.

Datasets for Training a Language Model

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Real-world helper exoskeletons come closer to reality with AI training

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arXiv:2506.16029v2 Announce Type: replace-cross 
Abstract: Modern language model (LM) training has been divided into multiple stages, making it difficult for downstream developers to evaluate the impact of design choices made at each stage. We present EvoLM, a model suite that enables systematic and transparent analysis of LMs' training dynamics across pre-training, continued pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. We train over 100 LMs with 1B and 4B parameters from scratch, and evaluate both upstream (language modeling) and downstream (problem-solving) capabilities, including considerations of both in-domain and out-of-domain generalization. Key insights highlight the diminishing returns from excessive pre-training and post-training, the importance and practices of mitigating forgetting during domain-specific continued pre-training, the crucial role of continued pre-training in bridging pre-training and post-training phases, and various intricate trade-offs when configuring supervised fine-tuning and reinforcement learning. To facilitate open research and reproducibility, we release all pre-trained and post-trained models, training datasets for all stages, and our entire training and evaluation pipeline.

EvoLM هو مجموعة نماذج جديدة مصممة لتحليل ديناميات تدريب نماذج اللغة عبر مراحل متعددة، بما في ذلك التدريب المسبق والتدريب الموجه. من خلال تدريب أكثر من 100 نموذج لغة مع 1 مليار و4 مليارات من المعلمات، يوفر EvoLM رؤى حول فعالية خيارات التصميم وتأثيرها على قدرات نمذجة اللغة وحل المشكلات. تسلط النتائج الرئيسية الضوء على العوائد المتناقصة من التدريب المسبق المفرط وأهمية التدريب المستمر لتخفيف النسيان أثناء المهام المحددة في المجال.

EvoLM es una nueva suite de modelos diseñada para analizar la dinámica de entrenamiento de los modelos de lenguaje (LM) en varias etapas, incluyendo el preentrenamiento y el ajuste fino. Al entrenar más de 100 LMs con 1B y 4B de parámetros, EvoLM proporciona información sobre la efectividad de las decisiones de diseño y su impacto en las capacidades de modelado del lenguaje y resolución de problemas. Los hallazgos clave destacan los rendimientos decrecientes del preentrenamiento excesivo y la importancia del preentrenamiento continuo para mitigar el olvido durante tareas específicas del domini…

EvoLM est une nouvelle suite de modèles conçue pour analyser la dynamique d'entraînement des modèles de langage (LM) à travers diverses étapes, y compris le pré-entraînement et le fine-tuning. En formant plus de 100 LMs avec 1B et 4B de paramètres, EvoLM fournit des informations sur l'efficacité des choix de conception et leur impact sur les capacités de modélisation linguistique et de résolution de problèmes. Les principales conclusions soulignent les rendements décroissants d'un pré-entraînement excessif et l'importance du pré-entraînement continu pour atténuer l'oubli lors des tâches spécif…

EvoLM is a new model suite designed to analyze the training dynamics of language models (LMs) across various stages, including pre-training and fine-tuning. By training over 100 LMs with 1B and 4B parameters, EvoLM provides insights into the effectiveness of design choices and their impact on both language modeling and problem-solving capabilities. Key findings emphasize the diminishing returns of excessive pre-training and the importance of continued pre-training to mitigate forgetting during domain-specific tasks.

EvoLM: In Search of Lost Language Model Training Dynamics

المقال 'Building ReAct Agents with LangGraph: A Beginner’s Guide' يقدم مقدمة لإنشاء وكلاء ReAct باستخدام إطار LangGraph. يوضح المفاهيم الأساسية والخطوات المتضمنة في عملية التطوير، موجهًا للمبتدئين في مجال الذكاء الاصطناعي. يركز الدليل على التطبيقات العملية وأهمية فهم وكلاء ReAct في تطوير الذكاء الاصطناعي الحديث.

El artículo 'Building ReAct Agents with LangGraph: A Beginner’s Guide' ofrece una introducción a la creación de agentes ReAct utilizando el marco LangGraph. Describe los conceptos fundamentales y los pasos involucrados en el proceso de desarrollo, dirigido a principiantes en el campo de la inteligencia artificial. La guía enfatiza las aplicaciones prácticas y la importancia de comprender los agentes ReAct en el desarrollo moderno de la IA.

L'article 'Building ReAct Agents with LangGraph: A Beginner’s Guide' propose une introduction à la création d'agents ReAct en utilisant le cadre LangGraph. Il décrit les concepts fondamentaux et les étapes impliquées dans le processus de développement, s'adressant aux débutants dans le domaine de l'intelligence artificielle. Le guide souligne les applications pratiques et l'importance de comprendre les agents ReAct dans le développement moderne de l'IA.

The article 'Building ReAct Agents with LangGraph: A Beginner’s Guide' provides an introduction to creating ReAct agents using the LangGraph framework. It outlines the fundamental concepts and steps involved in the development process, catering to beginners in the field of artificial intelligence. The guide emphasizes practical applications and the significance of understanding ReAct agents in modern AI development.

Datasets for Training a Language Model

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