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First, we need a dataset for which we’ll be able to tell if the model has trained. Let's create one that will make our model talk like Yoda. We can get a bunch of questions from TriviaQA, and generate responses by prompting an LLM to answer the question while pretending it’s Yoda. Running the script, I get a few thousand prompts and responses that look something like this:
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从实际案例来看，2022年孵化“东方甄选看世界”后，2023年新东方以10亿资金成立文旅公司的新闻掀起巨浪。
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进一步分析发现，在后续抗辩中，WPP 向法院提交了一批内部材料，其中包括一份约 35 页的文件。公开报道显示，这些材料把部分原本不对外公开的客户数据、预算规模和交易结构带进了公共视野，也让外界第一次更具体地看到 WPP 如何描述自己的 principal media 业务。
在这一背景下，据报道，Anthropic首席执行官Dario Amodei正在为与美国国防部达成协议做最后努力。上周谈判破裂后，其公司面临被排除在军方供应链之外的风险。多位知情人士透露，Anthropic首席执行官Dario Amodei一直在与美国国防部研究与工程副部长Emil Michael进行讨论，以期敲定一份关于五角大楼使用Anthropic人工智能模型的合同。报道称，达成新合同将使美军能够继续使用Anthropic的技术，并大大降低该公司被认定为“供应链风险”的可能性。
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