Este artículo discute métodos para mejorar el rendimiento de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) ajustándolos fino utilizando conjuntos de datos cuidadosamente seleccionados. En lugar de modificar la arquitectura del modelo o los algoritmos de entrenamiento, el enfoque se centra en alterar los conjuntos de datos utilizados para el ajuste fino basado en instrucciones. El artículo también proporciona ideas sobre cómo preparar conjuntos de datos personales para el ajuste fino de LLMs de código abierto.
Las estrategias destacadas implican ajuste fino de instrucciones supervisado, el uso de conjuntos de datos creados por humanos y generados por LLMs, y la aplicación de estas técnicas en el contexto del Desafío de Eficiencia de LLM de NeurIPS. El artículo también sugiere nuevos experimentos potenciales y discute la importancia de conjuntos de datos de alta calidad generados por humanos.