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。

大规模语言模型的数据选择旨在选择高质量子集，提高模型性能并加快训练进程。数据特定和模型特定质量标签的方法更高效，但应避免引入额外噪声信息。数据选择的趋势和未来研究面临的挑战。