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LEAD: An Efficient Iterative Data Selection Framework for Instruction Tuning of Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种高效的迭代数据选择框架LEAD，旨在降低计算开销。LEAD通过准确估计样本效用，消除额外的模型推理需求，从而显著提升模型性能并缩短训练时间。
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关键要点
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本研究提出了一种高效的迭代数据选择框架LEAD。
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LEAD旨在降低计算开销，提升模型性能。
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通过准确估计样本效用，LEAD消除了额外的模型推理需求。
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LEAD在多个基准测试中显著提高了模型性能，减少了训练时间。
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