BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-18T00:00:00Z Lightweight, Purpose-Driven Data Pipeline: For Large Language Models 💡 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。 🏷️ 标签 CPU models 大型语言模型 成本 数据管道 数据集 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
