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大模型SFT数据筛选的艺术:探索IFD、Supperfiltering、MoDS、CaR、Nuggets与LESS的核心价值

大模型SFT数据筛选的艺术:探索IFD、Supperfiltering、MoDS、CaR、Nuggets与LESS的核心价值

1.数据处理场景优化场景1:业务数据精简随着业务发展,某些子任务的数据量可能过大,影响其他任务的模型泛化。定期检查并精简这些“冗余”数据,确保数据集高效且均衡。场景2:开源数据筛选面对新业务需求而无特定SFT训练数据时,需从开源数据中筛选有

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