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English(EN) Pick the Mixture, Not the Samples: Combinatorial Data Selection for LLMs

新框架通过组合数据选择提升 LLM 微调效果

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新研究论文介绍了一种名为组合数据选择（CDS）的框架，旨在改进大型语言模型（LLM）微调的数据选择。该框架考虑了数据池通常包含不同领域以及样本在训练过程中可能以非加性方式相互作用的现实情况。提出的“先混合后选择”算法首先确定每个领域的最佳样本数量，然后对这些领域内的样本进行排序。该方法在真实世界的指令微调数据上，比现有方法提高了 20-54%，并且适用于数据购买问题。 AI

影响 通过优化数据选择过程，可能带来更高效、更有效的 LLM 训练。

排序理由 学术论文，介绍了一种用于 LLM 数据选择的新框架和算法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Luyang Zhang, Jialu Wang, Bebei Li ·

    选择混合体，而非样本：用于大型语言模型的组合数据选择

    arXiv:2610.14028v1 Announce Type: cross Abstract: Data selection for LLM fine-tuning faces two facts about real training: data pools draw from many distinct domains, and evaluation spans diverse tasks. As a result, the same sample helps different tasks differently, and samples in…

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