Este artigo discute métodos para aprimorar o desempenho de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) por meio do ajuste fino usando conjuntos de dados cuidadosamente selecionados. Em vez de modificar a arquitetura do modelo ou os algoritmos de treinamento, o foco está em alterar os conjuntos de dados usados para o ajuste fino baseado em instrução. O artigo também fornece informações sobre como preparar conjuntos de dados pessoais para ajuste fino de LLMs de código aberto.
As estratégias destacadas envolvem ajuste fino de instrução supervisionado, o uso de conjuntos de dados criados por humanos e gerados por LLMs, e a aplicação dessas técnicas no contexto do Desafio de Eficiência de LLMs do NeurIPS. O artigo também sugere novos experimentos potenciais e discute a importância de conjuntos de dados de alta qualidade gerados por humanos.