通过数据集优化提高大型语言模型性能 (sebastianraschka.com)

概要:

• 本文讨论了通过使用精心策划的数据集对大型语言模型（LLM）进行微调以增强性能的方法。与修改模型架构或训练算法不同，重点是改变用于指令微调的数据集。本文还提供了关于如何准备用于微调开源LLM的个人数据集的见解。
• 突出的策略包括有监督的指令微调、使用人工创建的和LLM生成的数据集，并在NeurIPS LLM效率挑战的情境中应用这些技术。本文还建议进行潜在的新实验，并讨论了高质量、人工生成的数据集的重要性。