BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-18T00:00:00Z 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。 📝 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。 🏷️ 标签 EDGE HotpotQA agents 大语言模型 指导有效性 数据质量 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
