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多智能体协作数据选择用于高效的大型语言模型预训练
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内容提要
本研究提出了一种多智能体协作机制，用于提高大型语言模型预训练的数据选择效率。通过将不同数据选择方法作为独立智能体并动态整合信息，该方法显著提升数据效率，加速训练，并在多个基准测试中平均提升性能10.5%。
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关键要点
- 本研究提出了一种多智能体协作机制，旨在提高大型语言模型预训练的数据选择效率。
- 不同的数据选择方法被视为独立的智能体，并动态整合信息。
- 该方法显著提升了数据效率，加速了模型训练收敛。
- 在多个语言模型基准测试中，平均提升性能10.5%。
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