BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-17T00:00:00Z Data-Efficient Fine-Tuning of LLMs for Code Generation 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 Token化 代码生成 大型语言模型 数据选择 训练效率 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
