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原標題：大模型指令調優數據集萬字評測！騰訊上交大聯合出品
關鍵字：騰訊,數據,模型,報告,多樣性
文章來源：量子位
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內容摘要：

騰訊優圖實驗室 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI隨著大模型的快速發展，指令調優在提升模型性能和泛化能力方面發揮著至關重要的作用。
然而，對于指令調優數據集的數據評估和選擇方法尚未形成統一的體系，且缺乏全面深入的綜述。
為了填補這一空白，騰訊優圖實驗室發布一篇完整綜述進行梳理。
長度超過了萬字，涉及的文獻多達400余篇。
這項研究涵蓋了質量、多樣性和重要性三個主要方面的數據評估和選擇方法，對每個方面都進行了詳細的分類和闡述。
同時，作者還關注了該領域的最新進展和趨勢，包括一些新興的技術和方法，如利用GPT等強大語言模型進行數據評分、基于雙層優化的Coreset采樣等。
全方位評估指令調優數據集LLMs的發展目標是解鎖對自然語言處理（NLP）任務的泛化能力，指令調優在其中發揮重要作用，而數據質量對指令調優效果至關重要。
作者深入研究了各種指令調優數據集的數據評估和選擇方法，從質量、多樣性和重要性三個方面進行了分類和闡述。
質量評估與選擇“質量”主要指指令響應數據點的完整性、準確性和合理性，現有方法通常制定統一的評分機制來綜合考慮這些維度。
針對數據集的質量，作者主要總結出了四種測試方法

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