LLM数据优化综述论文发布

一篇被 ACM TKDD 接收的综述论文系统梳理了大语言模型数据优化技术，提出覆盖数据选择、增强、重加权及其他类别的统一框架。作者 Ou Wu 称，该研究旨在构建一个全面的 LLM 数据优化技术框架，以提升数据利用率和效率。 文章先讨论 LLM 训练与推理中的数据挑战，以质量、难度、多样性、冗余四个维度刻画数据属性，随后分析各类优化方法之间的相互联系，并对比传统深度学习指出未来方向。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。