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今日arXiv最熱大模型論文:哈工深新研究發(fā)現(xiàn)!無需額外資源,SelectIT方法助力大語言模型精準調(diào)優(yōu)

AIGC動態(tài)2年前 (2024)發(fā)布 夕小瑤科技說
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今日arXiv最熱大模型論文:哈工深新研究發(fā)現(xiàn)!無需額外資源,SelectIT方法助力大語言模型精準調(diào)優(yōu)

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原標題:今日arXiv最熱大模型論文:哈工深新研究發(fā)現(xiàn)!無需額外資源,SelectIT方法助力大語言模型精準調(diào)優(yōu)
關(guān)鍵字:數(shù)據(jù),模型,報告,不確定性,方法
文章來源:夕小瑤科技說
內(nèi)容字數(shù):10665字

內(nèi)容摘要:


夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 松果
引言:指令調(diào)優(yōu)在大型語言模型中的重要性在當今的人工智能領(lǐng)域,大語言模型(LLMs)已經(jīng)成為了研究的熱點,它們在理解指令和解決復雜問題方面展現(xiàn)出了令人印象深刻的能力。然而,要想進一步提升這些模型的性能,指令調(diào)優(yōu)(Instruction Tuning,簡稱IT)顯得尤為關(guān)鍵。IT通過使用指令數(shù)據(jù)對模型進行監(jiān)督性調(diào)整,對于精煉模型以準確響應(yīng)人類指令至關(guān)重要。
近期研究表明,與其簡單地增加數(shù)據(jù)集的大小,不如精心挑選一個更小但質(zhì)量更高的數(shù)據(jù)集來顯著提升LLMs的性能。盡管如此,常見的高質(zhì)量數(shù)據(jù)選擇方法往往依賴于額外的模型或數(shù)據(jù)集,這不僅增加了成本,也限制了這些方法的廣泛應(yīng)用。
本文介紹了一種新穎的方法——SelectIT,它通過充分利用LLM本身的基礎(chǔ)能力,特別是內(nèi)在的不確定性,來有效地選擇高質(zhì)量的IT數(shù)據(jù),而無需額外資源。此外還介紹了一個通過應(yīng)用SelectIT到Alpaca-GPT4數(shù)據(jù)集而創(chuàng)建的新型IT數(shù)據(jù)集——Selective Alpaca。
實驗結(jié)果表明,使用Selective Alpaca進行IT可以顯著提升模型能力。SelectIT的魯棒性也在各


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聯(lián)系作者

文章來源:夕小瑤科技說
作者微信:xixiaoyaoQAQ
作者簡介:更快的AI前沿,更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI一線開發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機構(gòu)投資人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實驗室和大廠,兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺與報道深度。

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