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EDGE: Improving Data Selection Efficiency for LLM Agents through Guidance Effectiveness

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究提出了EDGE新方法，聚焦于大语言模型（LLM）代理能力中的数据质量问题。通过引入指导有效性（GE）指标，选择信息量更大的样本，实验证明在HotpotQA和WebShop数据集上显著减少数据需求并提升结果。

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