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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