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Smaller Language Models Are More Suitable for Instruction Evolution
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内容提要
本研究探讨了较小语言模型（SLMs）在指令演变中的优势，发现SLMs能够生成更复杂和多样的指令变体，具有更广泛的输出空间。同时，提出的IC-IFD指标有效提升了指令数据的评价。
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关键要点
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本研究探讨了较小语言模型（SLMs）在指令演变中的潜力。
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SLMs能够合成更有效的指令，具有更广泛的输出空间。
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SLMs生成的指令变体更复杂和多样。
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提出的IC-IFD指标有效提升了指令数据的评价。
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