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基于上下文的贡献测量用于自动数据选择
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内容提要
本研究提出了一种新方法ICon，克服了现有数据选择在指令调优中的局限性。实验结果表明，ICon选择的15%数据训练模型的性能超过使用全数据集，显示出其高效性和有效性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法ICon，克服了现有数据选择在指令调优中的局限性。
- ICon是一种无梯度方法，利用上下文学习的隐性微调特性来测量样本贡献。
- 实验结果表明，使用ICon选择的15%数据训练模型的性能超过使用全数据集。
- ICon的表现优于传统选择方法，展示了其在数据选择中的计算效率和有效性。
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