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query-response pairs
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自动为涵盖不同粒度的 LLLs 生成大量上下文驱动的 SFT 数据
通过创造高质量的查询 - 回应对,我们引入了一种名为 AugCon 的新方法,能够自动生成多个层次上的具有高多样性、质量和准确性的上下文驱动的 SFT 数据。实验证明 AugCon 在生成高多样性、质量和准确性的 SFT 数据方面具有明显优
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