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利用多样性进行大型语言模型预训练的重要数据选择
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大规模语言模型的数据选择通过从候选集中挑选高质量子集来提升性能和加速训练。研究显示，使用特定的质量标签更有效，但需注意避免噪声。总结了数据选择的趋势，并指出未来研究的挑战。
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关键要点
- 大规模语言模型的数据选择旨在从候选数据集中选择高质量子集。
- 选择高质量子集可以提高模型性能并加快训练进程。
- 具有数据特定和模型特定质量标签的方法更具针对性和效率。
- 设计选择算法时需避免引入额外的噪声信息。
- 总结了数据选择的趋势，并强调未来研究的短期和长期挑战。
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