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你的视觉语言模型本身就是一个强大的过滤器：走向高质量的指令调优与数据选择
通过将自己作为过滤器，利用训练后的评分网络来衡量每个指令的难度，并选择最具挑战性的样本，自过滤方法可以在仅使用约 15% 的样本的情况下达到比全数据设置更好的结果，并取得优于竞争基线的性能。
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4 months ago
DsDm: 使用数据模型的模型感知数据集选择
利用优化问题的框架从候选数据中选择有机会最大化模型性能的子集，避免主观标准，并明确了学习过程如何利用训练数据进行目标任务的预测，从而极大地提高了语言模型的性能。
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5 months ago
轻量级人脸识别：改进的 MobileFaceNet 模型
本研究详细探讨和比较了轻量级人脸识别模型，特别关注 MobileFaceNet 及其修改版 MMobileFaceNet。我们研究了数据集选择、模型架构和优化算法对人脸识别模型性能的影响。通过在 EFaR-2023 竞赛中的参与，我们的模型
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7 months ago
数据多样性对于稳健指令调整至关重要
指令调整对于大型语言模型的校准是关键步骤。数据集选择是指令调整的核心挑战之一，因为指令调整数据集的组成可以显著影响后续性能。本文提出了一种新的系统 —— 质量 - 多样性指令调整（QDIT），提供了一个有原则的算法来控制数据集的多样性和质量
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7 months ago
ACL
多语义解析器的主动学习
本研究提出了首个主动学习过程 (MSP) 用于语义解析，包括数据集选择和超参数调整，从而达到减少翻译成本并提高解析性能的目的。
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a year ago
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