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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