Emma

摘要:

  • 本文討論了透過精心挑選的資料集對大型語言模型（LLM）進行微調以增強其性能的方法。與修改模型架構或訓練算法不同，重點在於改變用於基於指令微調的資料集。本文還提供了如何為微調開源LLM準備個人資料集的見解。
  • 突出的策略包括監督式指令微調、使用人類創建和LLM生成的資料集，以及在NeurIPS LLM效能挑戰的背景下應用這些技術。本文還提出了潛在的新實驗，並討論了高質量、人類生成的資料集的重要性。