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
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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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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。