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Data-Efficient Fine-Tuning of LLMs for Code Generation
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内容提要
本研究提出了一种数据选择策略，以提高大型语言模型在代码生成任务中的训练效率和效果。通过优化数据复杂性和Token化过程，显著提升了模型性能并减少了计算资源消耗。
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关键要点
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本研究提出了一种数据选择策略，旨在提高大型语言模型在代码生成任务中的训练效率和效果。
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研究针对开源和闭源模型在代码生成任务中的性能差距。
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通过优化数据复杂性和动态打包的Token化过程，显著提升了模型性能。
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该策略在减少计算资源消耗的同时，提高了训练效率。
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