En este articulo presentamos la metodologia detallada para el finetuning de LLMs multitonken preentrenados en el desafiante conjunto de datos CodeContests centrandonos en maximo rendimiento
La fase de preparacion de datos incluye tokenizacion personalizada adaptada a problemas de programacion con versiones multitonken que capturan patrones complejos y maximizan la eficiencia del modelo
Durante el finetuning empleamos estrategias de regularizacion avanzadas ademas de un esquema de optimizacion adaptativo complementado con evaluacion continua mediante pass@k con temperature oracle que ajusta dinamicamente la temperatura para medir la capacidad de generacion de soluciones correctas
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