IterSelectTune：一种高效的迭代训练框架用于选择指令调优数据
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了从大型数据集中选择高质量指令数据所需的高人力投入问题。我们提出的IterSelectTune框架，通过对大约20%的源数据进行微调，无需人工参与或有限依赖GPT-4，显著提高了性能并减少了计算资源消耗。研究表明，采用该方法的模型在多个基准测试与公共数据集上均优于使用全部数据集微调的模型。
本研究提出了IterSelectTune框架，通过对约20%的数据进行微调，减少了选择高质量指令数据的人力投入。该方法无需人工或仅有限依赖GPT-4，显著提升性能并降低计算资源消耗，在多个基准测试和公共数据集上表现优于全数据集微调的模型。
