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全面探索语言模型数据选择的关键技术

这个项目全面梳理了语言模型数据选择的各个环节,涵盖预训练、指令微调和偏好对齐等阶段。内容包括语言过滤、启发式方法、数据质量评估和去重等核心技术,还探讨了多语言和特定领域模型的专门选择策略。项目汇集了众多相关研究文献,为语言模型开发提供了系统的参考资源。

A Survey on Data Selection for Language Models

GitHub stars GitHub forks License

This repo is a convenient listing of papers relevant to data selection for language models, during all stages of training. This is meant to be a resource for the community, so please contribute if you see anything missing!

For more detail on these works, and more, see our survey paper: A Survey on Data Selection for Language Models. By this incredible team: Alon Albalak, Yanai Elazar, Sang Michael Xie, Shayne Longpre, Nathan Lambert, Xinyi Wang, Niklas Muennighoff, Bairu Hou, Liangming Pan, Haewon Jeong, Colin Raffel, Shiyu Chang, Tatsunori Hashimoto, William Yang Wang

A conceptual demonstration of the data pipeline for language model training

Table of Contents

Data Selection for Pretraining

Conceptualization of objectives and constraints on data selection for pretraining

Language Filtering

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Heuristic Approaches

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Data Quality

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