Writing an LLM from scratch, part 32l -- Interventions: updated instruction fine-tuning results
Sebastian Raschkaの書籍に基づくGPT-2-smallスタイルのLLM構築プロジェクトの一環で、命令ファインチューニングの評価方法を改善し、複数のモデル間で比較可能な結果を得るための新たなテストを実施。テスト損失と命令追従スコアの相関や、データセットの特性（FineWeb-Edu）がモデルの性能に与える影響について考察している。