AIGC動態歡迎閱讀

原標題：今日arXiv最熱大模型論文：哈工深新研究發現！無需額外資源，SelectIT方法助力大語言模型精準調優
關鍵字：數據,模型,報告,不確定性,方法
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：10665字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 松果
引言：指令調優在大型語言模型中的重要性在當今的人工智能領域，大語言模型（LLMs）已經成為了研究的熱點，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，指令調優（Instruction Tuning，簡稱IT）顯得尤為關鍵。IT通過使用指令數據對模型進行監督性調整，對于精煉模型以準確響應人類指令至關重要。
近期研究表明，與其簡單地增加數據集的大小，不如精心挑選一個更小但質量更高的數據集來顯著提升LLMs的性能。盡管如此，常見的高質量數據選擇方法往往依賴于額外的模型或數據集，這不僅增加了成本，也限制了這些方法的廣泛應用。
本文介紹了一種新穎的方法——SelectIT，它通過充分利用LLM本身的基礎能力，特別是內在的不確定性，來有效地選擇高質量的IT數據，而無需額外資源。此外還介紹了一個通過應用SelectIT到Alpaca-GPT4數據集而創建的新型IT數據集——Selective Alpaca。
實驗結果表明，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

原文鏈接：今日arXiv最熱大模型論文：哈工深新研究發現！無需額外資源，SelectIT方法助力大語言模型精準調優

聯系作者

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，更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備行業嗅覺與報道深度。