今日arXiv最热大模型论文：哈工深新研究发现！无需额外资源，SelectIT方法助力大语言模型精准调优

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原标题：今日arXiv最热大模型论文：哈工深新研究发现！无需额外资源，SelectIT方法助力大语言模型精准调优
关键字：数据,模型,报告,不确定性,方法
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：10665字

内容摘要：

夕小瑶科技说原创作者 | 松果
引言：指令调优在大型语言模型中的重要性在当今的人工智能领域，大语言模型（LLMs）已经成为了研究的热点，它们在理解指令和解决复杂问题方面展现出了令人印象深刻的能力。然而，要想进一步提升这些模型的性能，指令调优（Instruction Tuning，简称IT）显得尤为关键。IT通过使用指令数据对模型进行监督性调整，对于精炼模型以准确响应人类指令至关重要。
近期研究表明，与其简单地增加数据集的大小，不如精心挑选一个更小但质量更高的数据集来显著提升LLMs的性能。尽管如此，常见的高质量数据选择方法往往依赖于额外的模型或数据集，这不仅增加了成本，也限制了这些方法的广泛应用。
本文介绍了一种新颖的方法——SelectIT，它通过充分利用LLM本身的基础能力，特别是内在的不确定性，来有效地选择高质量的IT数据，而无需额外资源。此外还介绍了一个通过应用SelectIT到Alpaca-GPT4数据集而创建的新型IT数据集——Selective Alpaca。
实验结果表明，使用Selective Alpaca进行IT可以显著提升模型能力。SelectIT的鲁棒性也在各

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