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SIP: 通过随机指令摄动自动调优 GPU 本地调度
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原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了CoachLM通过自动修订样本提升指令数据集质量，将高质量样本比例从17.7%提高到78.9%。该方法显著改善了大型语言模型的指令跟随能力，并在华为的LLM数据管理系统中实现了20%的效率提升。Auto-Instruct方法通过生成多样化指令并使用评分模型排序，自动提高指令质量，展现出良好的泛化能力。
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关键要点
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CoachLM通过自动修订样本将高质量样本比例从17.7%提高到78.9%。
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该方法改善了大型语言模型的指令跟随能力，平均提升29.9%。
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在华为的LLM数据管理系统中实现了20%的效率提升。
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Auto-Instruct方法通过生成多样化指令并使用评分模型排序，自动提高指令质量。
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Auto-Instruct在118个领域外任务的实验中超越了人工编写和现有LLM生成的指令基线。
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该方法展现出良好的泛化能力，对未纳入训练过程的其他LLMs同样有效。
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延伸问答
CoachLM如何提高指令数据集的质量？
CoachLM通过自动修订样本，将高质量样本的比例从17.7%提高到78.9%。
Auto-Instruct方法的主要功能是什么？
Auto-Instruct方法通过生成多样化指令并使用评分模型排序，自动提高指令质量。
该研究对大型语言模型的指令跟随能力有何影响？
该方法平均提升了大型语言模型的指令跟随能力29.9%。
在华为的LLM数据管理系统中，CoachLM实现了什么样的效率提升？
在华为的LLM数据管理系统中，CoachLM实现了20%的效率提升。
Auto-Instruct在实验中表现如何？
在118个领域外任务的实验中，Auto-Instruct超越了人工编写和现有LLM生成的指令基线。
该方法的泛化能力如何？
该方法展现出良好的泛化能力，对未纳入训练过程的其他LLMs同样有效。
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