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JaFIn: 日本金融指导数据集
我们通过构建一个适用于大型语言模型（LLM）的指令数据集，展示了指令调整通过域适应的有效性，利用多个数据源手动构建了一个名为 JaFIn 的日文金融指令数据集，并应用于几个 LLM，证明我们的金融专业模型在领域适应性方面比原始模型更好，通过
PDF3 months ago
TeaMs-RL：通过强化学习教授 LLMs 更好地自我指导
通过使用增强学习直接生成基础指令数据集，TeaMs-RL 方法能够在单一微调步骤中提高大型语言模型的能力，减少人为参与需求、模型查询次数以及提高模型隐私保护能力。
PDF4 months ago
SelectLLM: LLM 能否选择重要指令进行注释？
通过使用大型语言模型（LLM）和大量多样化的训练指令数据集，本研究提出了一种称为 SelectLLM 的新型方法，利用 LLMs 来选择高质量的指令，并在常见的指令评估中展示出相当或稍微更好的性能。
PDF5 months ago
InvestLM：一种用于投资的大规模语言模型，利用金融领域指令调整
我们提出了一个新的金融领域大型语言模型 InvestLM，在 LLaMA-65B 上进行了调优，使用了一个与金融投资相关的精心策划的指令数据集。InvestLM 在理解金融文本方面表现出强大的能力，并对投资相关问题提供有价值的回答。这项工作
PDF10 months ago
Mol-Instructions: 一份面向大型语言模型的大规模生物分子指令数据集
为了提高大型模型在生物分子领域的适应能力和认知敏锐度，我们引入了 Mol-Instructions，这是一个精心策划的、专门为生物分子领域设计的全面指令数据集，包括分子指令、蛋白质指令和生物分子文本指令。
PDFa year ago