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实体 Heming Zou

Heming Zou

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  1. TOOL · CL_93456 ·

    新的UDS框架通过效用-多样性采样改进LLM微调

    研究人员开发了一个名为UDS（效用-多样性采样）的新框架，用于更有效地对大型语言模型（LLM）进行监督微调。该方法通过同时考虑数据样本的效用和多样性，而不仅仅是效用，来解决现有技术的局限性。UDS还避免了对参考模型或验证集等外部资源的依赖，并且能够高效地集成到训练过程中，而不会产生额外的时间成本。