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论文:优化数据清洗方案,提高LLMs的训练效果

talkingdev • 2023-11-13

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近日,一项研究提出了一种更好的数据清洗方法,以确保LLMs的公正测试,并提高它们的可靠性。传统的数据清洗方法可能会导致LLMs训练不公平,因为某些数据可能会被错误地标记或过滤掉。这项研究提出的解决方案可以更好地理解数据,避免错误标记和过滤,提高LLMs的准确性和可靠性。这一技术创新将有助于推动LLMs的发展,并在许多领域如自然语言处理、机器翻译等产生更广泛的应用。

核心要点

  • 提出更好的数据清洗方法,确保LLMs的公正测试
  • 避免错误标记和过滤,提高LLMs的准确性和可靠性
  • 有助于推动LLMs的发展,在自然语言处理、机器翻译等领域有广泛应用

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