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ORBIT: Cost-Effective Dataset Curation for Domain Adaptation of Large Language Models - A Case Study in Astronomy
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出ORBIT方法，旨在从嘈杂的网络源中高效策划高质量的领域特定数据集，以提升语言模型在特定领域（如天文学）的表现，展示其广泛适用性。
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关键要点
- 本研究提出ORBIT方法，旨在解决语言模型在特定领域缺乏高质量训练数据的问题。
- ORBIT方法能够从嘈杂的网络源中高效策划出大规模高质量领域特定数据集。
- 以天文学为例，ORBIT方法显著提升了语言模型在相关基准测试中的表现。
- 该方法展示了在其他领域的广泛适用性。
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