Dieser Artikel diskutiert Methoden zur Verbesserung der Leistung großer Sprachmodelle (LLMs), indem sie durch sorgfältig kuratierte Datensätze angepasst werden. Anstatt die Modellarchitektur oder Trainingsalgorithmen zu modifizieren, liegt der Fokus auf der Änderung der für die anweisungsbasierte Feinabstimmung verwendeten Datensätze. Der Artikel gibt auch Einblicke, wie persönliche Datensätze für die Feinabstimmung von Open-Source-LLMs vorbereitet werden können.
Hervorgehobene Strategien umfassen die überwachte Anweisungsfeinabstimmung, die Verwendung von vom Menschen erstellten und von LLM generierten Datensätzen sowie die Anwendung dieser Techniken im Kontext der NeurIPS LLM Efficiency Challenge. Der Artikel schlägt auch potenzielle neue Experimente vor und diskutiert die Bedeutung hochwertiger, vom Menschen generierter Datensätze.