这篇论文主要探讨了大型语言模型(LLM)数据集的重要性以及它们在LLM发展中的关键作用。作者从五个角度对LLM数据集进行了整合和分类,对LLM数据集进行全面概述和彻底分析,包括预训练语料库、微调指令数据集、偏好数据集、评估数据集以及传统NLP数据集。此外,论文还提供了现有可用数据集资源的全面审查,包括来自444个数据集...
为了解决当前LLM数据集缺乏全面概述和深入分析的问题,从五个角度对LLM数据集的基本面进行了整合和分类:(1)预训练语料库;(2)指令微调数据集;(3)偏好数据集;(4)评估数据集;(5)传统自然语言处理(NLP)数据集。该调查揭示了当前面临的挑战,并指出了未来研究的潜在途径。此外,还提供了对现有可用数据集资源的全面回顾...
LLMs:《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读-CSDN博客 LLMs:《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读之Datasets数据集 LLMs:《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大...
【综述:在大型语言模型中释放提示工程的潜力】 该研究深入探讨了提示工程在释放大型语言模型(LLMs)能力方面的关键作用。提示工程是为LLMs 构建输入文本的过程,是优化 LLMs 功效不可或缺的技术。该研究阐明了提示工程的基本原理,如角色提示、单次提示和少次提示,以及更先进的方法,如思维链和思维树提示。揭示了插件...
导读:该综述全面系统地梳理了指令微调的方法论、数据集、模型、应用、优缺点和未来发展方向。 1、引言:介绍了指令微调的动机和作用,以解决LLMs与用户目标的不匹配问题。LLMs在自然语言处理任务中表现出色。存在训练目标与用户期望之间的差异,难以满足用户的指令需求。指令微调(Instruction Tuning, IT)提出以解决此问题...