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Lightweight, Purpose-Driven Data Pipeline: For Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种轻量级、目的驱动的数据管道，旨在解决大型语言模型（LLMs）在数据集创建中对GPU资源的依赖。该框架完全基于CPU运行，显著降低了时间和成本，同时保持高数据质量，支持定制数据集的创建。
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关键要点
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本研究提出了一种轻量级、目的驱动的数据管道，旨在解决大型语言模型（LLMs）在数据集创建中对GPU资源的依赖。
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该框架完全基于CPU运行，显著降低了数据准备的时间和成本。
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该数据管道保持高数据质量，并支持针对特定领域和语言创建定制数据集。
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通过降低对GPU的依赖，提升了LLMs在专业场景中的适用性。
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