이 연구 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 인스트럭션 미세 조정에 널리 사용되는 인스트럭션 선택 전략들의 효과와 효율성에 대한 의문을 제기합니다. 저자들은 다양한 소스 데이터셋, 선택 예산, 평가 벤치마크를 사용하여 인스트럭션 선택 전략들을 랜덤 샘플링과 비교 분석했습니다.
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by Harshita Did... às arxiv.org 10-22-2024
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