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Zile Yang

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  1. TOOL · CL_301056 ·

    大语言模型重建框架回收低质量数据以改进微调

    研究人员开发了一个新颖的框架,用于重建低质量指令数据,以改进大型语言模型(LLM)的监督微调(SFT)。这种规则引导的方法可以识别并从丢弃的低分样本中重建有用信息,从而创建新的训练示例。使用三个7B/8B大语言模型进行的实验表明,与原始低分数据集和其他数据选择方法相比,重建的数据显著提高了下游性能,即使使用的示例少于完整数据训练。